如何正確理解敏捷BI

　　最早提出“大數據”時(shí)代到來(lái)的是全球知名管理咨詢(xún)公司-麥肯錫，麥肯錫季刊曾發(fā)表：“數據，已經(jīng)滲透到當今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素“。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著(zhù)新一波生產(chǎn)率增長(cháng)和消費者盈余浪潮的到來(lái)。“大數據”在Q物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因為近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。

　　從以上數據對比（暫且忽略數據完整性），我們可以看到“大數據”已經(jīng)超過(guò)二孩、人工智能，與企業(yè)管理、A股、新能源車(chē)等關(guān)注點(diǎn)同處于50萬(wàn)-100萬(wàn)的程度，更是高于商業(yè)智能（Business Intelligence）十倍有余。

　　無(wú)論任何新的概念或者技術(shù)，如果它沒(méi)有應用價(jià)值，就肯定不會(huì )被推廣，但如果它具有個(gè)人都能理解的“應用價(jià)值”，就會(huì )在今天被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速傳播、無(wú)限放大。無(wú)疑“大數據”就是這樣發(fā)展起來(lái)的，同時(shí)人們也從其應用價(jià)值中接受了“數據化管理、數據化運營(yíng)、數據化決策“等管理理念。這也是大數據能夠成為驅動(dòng)經(jīng)濟、社會(huì )進(jìn)步與發(fā)展的原因。

　　與此同時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)面臨越來(lái)越激烈的競爭，政府的轉型也面臨數據服務(wù)的壓力，如果部署數據分析平臺還像10年前經(jīng)歷漫長(cháng)實(shí)施過(guò)程的話(huà)，那么數據化運營(yíng)將成為空談。于是滿(mǎn)足市場(chǎng)期望的“敏捷商業(yè)智能“出現了，無(wú)論用戶(hù)還是廠(chǎng)商，都希望能夠在數據平臺上構建分析系統的過(guò)程變得更加迅速、簡(jiǎn)單和高效！

　　我們產(chǎn)品的名稱(chēng)由2部分組成，SMART+BI，前者就是聰明的、敏捷的，后者就是商業(yè)智能。這也說(shuō)明自產(chǎn)品誕生起，我們一直以“簡(jiǎn)潔實(shí)用”的BI作為努力的目標！通過(guò)看到市場(chǎng)上琳瑯滿(mǎn)目的宣傳廣告，以及Smartbi自身的服務(wù)和研發(fā)，我們終于“不惑”！

　　首先，敏捷BI并不是指某個(gè)前端工具軟件，而是貫穿在數據分析平臺構建和運行過(guò)程中的快速實(shí)現能力。

　　摘自：www.wikipedia.com
Agile Business Intelligence (BI) refers to the use of the agiles of tware development methodology for BIprojects[1] to reduce the time-to-value of traditional BIand helps inquickly adapting to changing business needs。[2] Agile BIenables the BIteam and managers to make better business decisions。

　　其次，具有敏捷BI屬性的前端分析軟件，不是”傳統BI”的替代品！

　　二十幾年前與BI、數據倉庫同時(shí)誕生的OLAP（Online Analysis Process），正是由于為業(yè)務(wù)人員提供了靈活的分析、計算、鉆取能力而風(fēng)靡全球。但過(guò)去的十年，OLAP的產(chǎn)品卻不再風(fēng)光，出現這個(gè)問(wèn)題的不是其需求發(fā)生了改變，而是其技術(shù)不夠簡(jiǎn)單，或者說(shuō)違背敏捷BI的潮流。但是，隨著(zhù)Apache Kylin項目的成功推廣，OLAP即將在大數據時(shí)代重新煥發(fā)青春。

　　再舉個(gè)例子，BusinessObjects曾經(jīng)因“語(yǔ)義層”和“內存Cube”的專(zhuān)利技術(shù)，在十年前得到了廣泛的認可，也最終以78億美金出售給了SAP。當時(shí)BO的用戶(hù)，就是能夠在敏捷BI的方式下進(jìn)行自助分析。無(wú)論是當時(shí)，還是現在，業(yè)務(wù)人員的需求沒(méi)有變化，他們一直需要能夠快速、便捷的分析數據，以及做出一些漂亮的圖形去做匯報！

　　因此從軟件本身，從來(lái)沒(méi)有兩個(gè)派別，只有不斷的技術(shù)創(chuàng )新和發(fā)展。

　　最后，敏捷BI無(wú)法替你解決需求分析、數據準備、平臺管理等難題！

　　無(wú)論Smartbi還是別的前端分析軟件，都只是將數據平臺（數據庫、數據倉庫、大數據平臺）的數據統計展現出來(lái)，都是將大數據變成可讀懂的小數據的過(guò)程。

　　總之，敏捷BI是客觀(guān)存在的市場(chǎng)需求，Smartbi和其它軟件都在構成敏捷BI的前端分析工具環(huán)節不斷實(shí)踐和思考。比如，我們認為未來(lái)改進(jìn)的方向應包括以下3個(gè)角度：

　　從邏輯上說(shuō)，這三條是構成敏捷BI的“必要條件”，而不是“充分條件”。元數據與高性能都是緣于技術(shù)架構的，在各個(gè)軟件之間差異很大，但在簡(jiǎn)易操作方面，各個(gè)廠(chǎng)商都有自己的設計，也才能滿(mǎn)足不同類(lèi)的用戶(hù)操作需求。

　　前文從大數據等時(shí)代背景，分析了敏捷BI需求存在的合理性，也通過(guò)解讀敏捷BI的誤區提出了敏捷BI軟件的“金三角”，但敏捷BI有沒(méi)有一個(gè)最能讓我們記住的核心價(jià)值呢？答案是肯定的，那就是“快而有效”！

　　從漢語(yǔ)詞典中可以查到，敏捷一詞的基本釋義就是“反應迅速快捷”，詞性為“褒義”！那么在數據分析（BI）行業(yè)，敏捷具體體現在以下四個(gè)方面：

　　交付是一個(gè)動(dòng)詞，那么從其主語(yǔ)（操作者）和賓語(yǔ)（需求方）來(lái)剖析，有這么四種情況：

　　其中情況2、3都是小概率事件，我們不予探討。而從情況1、4來(lái)做系統性的分析，我們可以看到共同的賓語(yǔ)（交付對象）都是業(yè)務(wù)需求方。那么在任何規模以上企業(yè)、政府中，業(yè)務(wù)需求方對BI一般會(huì )有哪些需求呢？

　　其實(shí)這個(gè)需求最普遍，也最不用解釋?zhuān)�任何軟件（包括BI）都要提供Excel導出功能。這背后的原因可能是業(yè)務(wù)需求方自己有一些數據，他需要從平臺補充做分析；也可能是用戶(hù)習慣于使用Excel做報表、做計算。

　　這個(gè)是用戶(hù)的核心需求，大多數的業(yè)務(wù)需求方使用BI平臺軟件，都覺(jué)得制作一份簡(jiǎn)單的統計報表比較方便、快捷，往往通過(guò)拖拽就可以完成了。尤其在管理需求瞬息萬(wàn)變的情況下，企業(yè)有大量的制作報表需求，而且往往要得快、要得急。

　　制作報表是目標非常明確的需求，但很多情況下，需求方往往只給出了模糊范圍或者方向，需要操作者通過(guò)一定的思考過(guò)程來(lái)完成報表。這時(shí)就是前文所提到的OLAP匹配的場(chǎng)景，操作者通過(guò)拖拽、鉆取等操作，首先要了解都有什么數據，然后再理解其中數據的相關(guān)性，最后完成一份圖表的設計。

　　無(wú)論是需求清晰的報表需求，還是從探索分析而確定的分析圖表，30%的操作者會(huì )選擇用儀表盤(pán)進(jìn)行綜合的展現，也會(huì )有20%將其用到企業(yè)月度、年度的分析報告（Word/PPT）當中。其中分析報告的制作過(guò)程都是操作者最為苦惱的經(jīng)歷（沒(méi)有例外）。

　　最后，無(wú)論你做的圖表、儀表盤(pán)還是分析報告，50%會(huì )用于發(fā)布給需求方，比如通過(guò)PC瀏覽器、大屏幕或者APP。尤其越有價(jià)值的數據分析結果，越會(huì )被發(fā)布出來(lái)。

　　因此，快而有效的交付，就是無(wú)論誰(shuí)操作軟件，都能非常簡(jiǎn)單順利的實(shí)現如上5個(gè)需求，就是對敏捷BI最重要的實(shí)現。

　　規模以上企業(yè)、政府往往都已經(jīng)構建了基于標準技術(shù)的數據平臺，比如MPP數據倉庫或者Hadoop/Spark等環(huán)境，為大數據的存儲和計算提供了基礎保障。敏捷BI應當能夠復用這些資源，畢竟分析數據不是每個(gè)人都需要操作的，不用考慮“大并發(fā)”的應用場(chǎng)景（一般不會(huì )超過(guò)100人）。

　　與此同時(shí)，以各種形式做中間單點(diǎn)存儲的架構（比如一些MOLAP產(chǎn)品）將不再必要，刨除微軟相關(guān)產(chǎn)品，敏捷BI都應該是2臺應用服務(wù)器集群就能夠滿(mǎn)足要求，并可以與用戶(hù)自身的系統進(jìn)行完美的集成。

　　一次性的部署或者交付即便再復雜，如果沒(méi)有后期的變更，那么大家也都不會(huì )關(guān)注。但事實(shí)是敏捷BI就是一個(gè)不斷迭代、優(yōu)化、變更的過(guò)程，因此以下幾類(lèi)變更都需要被考慮：

　　性能，尤其是在大數據下的查詢(xún)性能，是所有用戶(hù)最為關(guān)心的維度。用戶(hù)操作的結果能否快速返回，決定了其分析思維能否連貫的進(jìn)行下去，更決定了試誤操作的成本代價(jià)。

　　但其實(shí)性能解決方案，應當是整體技術(shù)架構的考慮，而不應該被認為是前端分析軟件自身的責任。這好比買(mǎi)車(chē)上路，能開(kāi)多少速度，一方面是車(chē)的性能，但更重要的是路況及限速要求！

　　敏捷BI不應依賴(lài)自身構建數據計算能力，比如內存計算或者定制Hadoop，如果這樣做，首先違背了第二條本質(zhì)（快而有效的部署），同時(shí)也給自己適應大數據分析埋下了地雷，因為不可能在相對合理的成本下把大數據全部復制到內存或者文件系統當中。這點(diǎn)已經(jīng)可以從國外知名產(chǎn)品得到證實(shí)。

　　通過(guò)部署“自助取數與分析平臺”，客戶(hù)獲得的真正價(jià)值包括：

　　從前文可以看出，敏捷BI以“快而有效”的交付、查詢(xún)、部署、變更解決了業(yè)務(wù)與技術(shù)長(cháng)期的矛盾，為數據市場(chǎng)帶來(lái)了新的活力，未來(lái)我們也會(huì )不斷增強自助分析的功能。但我們也要冷靜思考：

　　這些問(wèn)題Smartbi一直在思考，也在努力探索，無(wú)論這些新概念如何炒作，客戶(hù)對于數據分析的需求到底是什么？什么樣的工具才能獲得永恒？

　　如果你也有類(lèi)似的困惑，請給我們的另一產(chǎn)品（Smartbi電子表格版）提供反饋，它讓你可以直接在親切的Excel、Word、PPT里面完成取數、制表（做圖）、分析、報告和發(fā)布，通過(guò)2014年以來(lái)的推廣和應用，我們覺(jué)得“辦公化BI”也能適合白領(lǐng)大眾！