软件技术指标(软件产品主要技术指标)

文|凡软数据应用研究院队长

2016年，商业智能市场火热，无论是投资圈还是IT圈都在广泛关注大数据和商业智能。广告媒体已经有很多报道了，不知道大家是否知道BI选择的技术标准。本文对Gartner船长BI魔力象限评估的15个关键功能做了一些研究，给大家一些参考。(干货比较多，请自带酒水~)

总的来说，随着用户的数据来源越来越广泛，用户对BI的需求偏好也在发生变化。越来越多的人倾向于自助式敏捷开发、交互式仪表盘和自助式数据探索。说白了，用户越来越希望自己处理数据分析，而不是找IT部门支持、支持、再支持。

基础模块

1.BI平台管理、安全性和架构

“它可以实现平台安全，管理平台用户，监控和管理平台访问和使用，优化性能，支持在不同操作系统中运行，同时保证系统高可用性，支持灾难恢复。”

作为企业信息化的一部分，BI平台做独立管理和容灾是有很多原因的。一方面，政府、互联网公司、大企业对信息化建设的重视，从理念上要求分开维护；另一方面，笔者也看到很多中小企业(SME)，希望他们不要改造原有的业务系统，对BI系统采取单独的管理方式。虽然可能会浪费一些人力和硬件资源，但保证新老系统的独立性，保证原有业务系统的稳定性，避免新系统陷入旧系统的旧系统，是中小企业的考虑。当然，更重要的原因是BI系统已经逐渐成为企业管理决策的支撑并发挥着越来越重要的作用。企业需要BI系统提供稳定的全天候服务。

2.云商务智能

提供PaaS或SaaS版本的BI产品，并支持在本地和云上构建、部署和管理BI平台BI云是一种趋势，特别是对于政府等领域。但是国内外的情况不一样。

第一，用户担心数据泄露。国内私有云企业不多，大部分都在用公有云。BI平台大多分析企业的核心业务数据。一旦泄露给同行、客户和公众，企业很难承担损失。公有云在中国的推广有很多障碍。当然，一方面客户需要了解公有云的安全性；另一方面，公有云厂商需要提高云的安全性。更重要的是，做一个好青年，不要去想客户数据。

第二，整个SaaS行业没有合适的商业模式，云BI，短期内没有盈利的希望。

第三，BI厂商一般很难自己提供公有云，引入云BI也会被国内公有云巨头纠结，更何况现在公有云巨头已经开始涉足BI领域。但是BI厂商的产品支持云部署是没有问题的。和Fansoft BI平台一样，作者在公有云部署和私有云部署方面都亲身参与过项目。

3.数据源连接和提取

允许用户连接到内部和云中的各种类型的数据平台，这些平台可以连接结构化和非结构化数据

从接触的项目和同行交流来看，国内BI更多的是处理结构化数据。主要原因是国内外对BI平台的理解不同。国内更多人更喜欢BI这种数据分析工具，不一定涵盖数据仓库、数据处理、复杂算法。所以从目前的产品技术选择来看，建议考虑BI平台可以连接哪些数据源，性能如何。但在具体的方案评估中，要考虑与不同数据存储平台或数据处理平台的整合方案。

数据管理模块

4.元数据管理

用户可以集中管理元数据，包括搜索、提取、处理、存储、共享、重用和发布元数据

这里的元数据侧重于业务人员需要分析的维度、指标、层次结构、指标和其他数据。还包括一些处理过的数据，比如KPI，个人销量，单品销量等等。同时，系统支持管理员将用户处理和存储的元数据与BI平台对接的底层数据进行关联和集成。目前国内已经有Fansoft的BI产品确实支持元数据管理。BI本身提供了多维数据仓库(CUBE)和可视化工具，方便用户处理元数据。虽然操作简单，但是很多用户倾向于自己管理元数据。原因有二:一是一般企业都有自己的大数据处理平台或数据仓库，不想重复建设和维护；第二，BI产品的数据仓库。虽然数据分析性能不错，但不是标准的数据仓库产品。从长远来看，企业自建数据仓库管理数据更安全。但对于高频分析使用的数据，显然BI自有数据仓库存储的数据综合效果更好。

5.用户操作的ETL和数据存储

该平台支持访问、提取、转换和加载功能，并能够索引、管理和安排数据

让普通用户，或者业务人员，做类似ETL的操作和数据存储。方向是对的，但是目前除了教育、出版印刷、互联网、证券金融等领域的少数从业者具有较高的学习和操作能力外，大部分行业的业务人员的ETL操作能力还是非常有限的。但笔者认为，这个功能指标在实践中还是很有价值的。虽然国内大部分企业仍然使用IT技术进行数据处理，但业务部门正在逐渐掌握自己处理数据的能力。在很长一段时间内，业务人员可能仍然无法完全摆脱对IT技术的依赖，但显然这种依赖正在逐渐减少。在成熟的BI工具支持下，人员的数据处理和数据分析能力正在快速提升。

6.自助数据准备

“用户自行拖拽不同来源的数据，创建分析模型，通过智能分析、自动关联等系统自动处理数据，包括结构化数据和非制度化数据。”如上所述，用户自己操作ETL，用户自己准备数据。本质上，BI系统自动处理数据之间的逻辑关联。工作人员的操作就像把不同的羊从不同的羊圈里拖出来，希望系统能自动关联它们的血缘关系，而不需要专业的DNA鉴定，也不需要农民帮忙鉴定亲属。目前很难完全自动实现这个系统，因为过去很多业务系统的底层数据库的主键和外键都是在项目交付阶段就被移除的，为了处理不太严谨的业务操作。这就是国内企业IT建设的现状。我们不能置之不理，想当然或者视而不见。然而，Fansoft BI开辟了一个新的解决方案。除了自动关联和转义数据，还可以手动设置关联。同时，在允许IT技术对数据进行初步处理后，业务人员可以通过SPA螺旋分析功能对数据进行再次处理。这是在测试了十几个国内外商业和开源BI产品后，最可行的解决方案。和分析内容创建。

7.嵌入式高级分析

“用户可以轻松使用平台内置的高级分析功能，或者导入和集成外部开发的高级分析模型。”

一般来说，BI平台自带高级分析模型和算法模型，允许用户拖拽数据，自动运行模型得出结论。目前国内很少有内置的BI算法和模型。在国外也很少见。一种常见的情况是用户自行开发算法模型，或者积累了多年的高级分析模型，然后将分析模型处理后的数据接入BI系统，通过BI系统进行可视化分析和呈现。也就是说，BI仍然充当数据分析和图形显示的工作。从目前市场上的BI产品策略来看，大部分BI产品还未能支持嵌入式高级分析，少数支持对接R语言。预计在两年内，BI将越来越广泛地支持高级分析模型的集成，但内置算法模型可能为时过早。

8.分析仪表板

“能够通过可视化探索操作和嵌入式高级地理空交互分析创建高度互动的仪表盘和内容。”

分析仪表板，通常称为交互式图表组件。比如常见的直方图、折线图、散点图等。，以及一些高级的矩形树形图、多层圆形图、行政地理图、自定义图、热图、流向图等。这里的关键点是，这些图表不仅要内置在BI中，还要支持业务人员简单的拖拽来显示图表。目前这种趋势已经相当明显，越来越多的商务人士愿意拖拽自己的分析。

9.交互式视觉探索

“通过一系列常规图表和特殊图表探索分析数据.”

这些常规图表主要是饼状图、折线图等。，而特殊图形指的是特殊的视觉效果，如热图、流程图、矩形树状图、GIS地理信息图等。在这个看脸的时代，毕颜值也提到了一个很重要的位置。当然，除了丰富漂亮的图形和图表，还要注重图表的操作和交互。

10.智能数据挖掘

“自动查找并可视化与用户相关的数据中的重要发现，如关联、异常、聚类、预测等。，无需用户建立模型或编写算法。”

BI平台有自己的数据挖掘分析。从笔者接触的情况来看，目前为止还没有一款产品做的特别好。换句话说，现在的BI概念已经演变成了“数据分析和可视化工具”，逐渐剥离了数据挖掘的功能。数据挖掘本身就是商业智能的一个独立分支，也就是说，在目前的BI平台技术选择中，很难找到一款具备智能数据挖掘功能的产品。但是BI平台可以与市场上常见的数据挖掘平台和大数据平台集成。在这方面，我建议在选择BI技术时，要着眼于方案，而不是单一的BI产品。各种所谓的一站式分析BI平台，详细来说，很多都是不同产品的组合。

11.支持移动演示。

“用户可以将BI分析内容发布到移动终端设备上，可以利用移动设备自身的功能实现BI页面的触摸操作、摄影、视频、定位等等。”

移动BI，几乎每个企业都热衷于它。但是不同的企业有不同的需求。注意安全，指纹加密，手机mac地址绑定，VPN加密；注意多操作系统，比如Android和IOS版本必须同步支持；注重功能和交互效果，如数据采集、图像视频采集、定位、各种联动演练、移动端共享BI分析内容等；也有关注多平台支持的。比如企业既有原生app，也有集成app，需要集成到微信和钉钉平台。在移动，功能一定是为了抓住大家的注意力，但是请大家多注意移动终端的安全性。即使手机不在身边，还是要保证企业数据的安全。

分析结果分享模块

12.嵌入分析内容

它支持将BI分析页面无缝集成到业务流程或系统中，支持在业务软件中直接创建和修改分析内容，以及管理BI平台

BI分析内容的无缝嵌入主要考虑几个方面。一种是实现单点登录，即用户不用登录业务系统后，再次登录BI系统，让系统自动完成多平台认证。第二，权限整合。BI平台应提供访问集成方案，允许用户在业务软件界面查看权限内的BI分析内容。第三是UI集成。BI平台作为业务系统中嵌入组件的一部分，本身应该具有方便修改UI的能力，这样嵌入式BI接口才能集成到业务系统中。第一，大部分国产软件已经实现。第二点比较突出，建议在选择BI技术时多加注意。至于第三点，目前国外的BI软件普遍不太注重UI集成，大部分都是封闭自成体系的。对于UI的权重，各家都有把握。在这方面，它通常不是一个关键指标。

13.发布、共享和协作分析内容。

“允许用户通过各种文件输出类型和分发方法发布和操作BI分析内容。”

使用户能够通过商业智能平台共享商业智能分析的内容和决策。简单来说，我做的BI分析页面可以分享给别人，别人可以分享给我，别人分享给自己的内容可以编辑修改，我们可以互相交流。这里最大的价值在于BI分析的重用。也就是你可以分享自己的BI分析数据和结论，以及自己的分析模型，让知识分享提高员工的协作效率。目前，Fansoft BI等分析平台已经支持该功能，但从系统管理员的角度来看，管理难度增加，BI分析共享的权限不足。所以在企业实际使用这个功能的时候，建议IT部门做一些培训和监控，合理谨慎使用共享。

整体平台能力模块

14.平台功能和工作流程

“考虑到平台自身功能的完整性，这些功能可以是单个产品，也可以是多个产品的组合，集成度不高。”

BI平台本身确实需要具备管理、监控、权限分配等功能。但是我不认同工作流的支持。从国内来看，致远和范伟这两家专注于流程的OA厂商已经深入人心。大多数企业已经运行了类似OA的办公系统。再次通过BI来改造工作流是不现实的。同时，BI分析流程是独立运行和管理的，也脱离了国内的管理实际。国内大多数企业都希望利用BI分析来增强企业决策的科学性，优化企业管理的有效性。脱离OA工作流，谈谈BI分析。分析的结论是什么？谁来执行？谁来负责？因此，BI产品的选择重点在于如何与企业自身的业务系统和办公系统相结合，不建议另建BI工作流程。

15.易用性和可视化

“易于管理和部署BI平台，创建和共享BI分析，并易于可视化数据。”

专业性和易用性是很难平衡的两个方面。BI软件的可用性必须考虑到业务人员的软件操作水平和这方面可接受的培训成本。BI软件简单易用，易于可视化。笔者理解更多的是提供操作提示和更容易的交互。然而，仍然需要进行必要的培训。毕竟数据分析本身就是一个专业的事情，需要掌握相应的技能。

Gartner简要描述并研究了商务智能技术选择的15个关键指标。但事实上，它并不完全适合企业进行技术选择。在这里，笔者只是根据项目经验，给读者做一些建议。那么国内外BI不同的原因是什么呢？

从表面上看，国产BI软件不如国外巨头的BI软件，功能完善，能力强大。其实国内的市场需求和国外是不一样的。在商业智能领域的研究和实践中，我们看到越来越多的国内企业在进行it管理，希望通过实施数据分析项目和购买商业智能软件来解决企业管理和决策中遇到的困难。而国内企业更多的是从数据共享、数据分析、业务预测三个层面进行探索和建设，更多的是适应企业实际运营，进行业务调整。而国外更注重企业的管理，包括经营、运营、战略三个阶段。国内外企业的管理风格不同，造成了BI要求的根本差异。我们暂时不必改变企业管理的方式，但我们乐于通过合适的软件让管理更有效，决策更科学。