BI 不是一個新名詞。這些年,很多公司和組織已經用上了 BI,或自研,或外采。在數字化轉型大背景下搭建一套BI平臺,并不是件難事,但如何讓BI成功用起來、推廣開來,持續為企業帶來數據價值,還不是件易事。目前顯而易見的,各大企業在 BI 平臺用起來的過程中,存在著兩大阻礙:

　　如何保障 BI 平臺的穩定安全?需解決平臺不穩定、時�？�頓、數據安全難控等技術問題。

　　如何充分釋放 BI 的業務價值?要實現系統運維到業務治理,乃至運營治理等多級需求。

　　今天將圍繞這兩大阻礙,分享 BI 平臺在建設過程中,如何通過“天時、地利、人和”的共同驅動,讓 BI 平臺快速、活躍、安全地用起來。

　　01.

　　“天時”

　　業務需求的時代性轉變過去五年,無論是金融行業、互聯網行業,亦或者零售消費行業,這些業內的大型公司,數據分析主要模式是由業務部門提需求,IT 部門以周或月為單位進行響應,并產出相對固定化的分析報表。隨著近兩年外部市場不確定性的加劇,企業必須提升決策效率,并用好每一顆子彈。決策顆粒度已經從原來粗放經營下的萬元單位,到現在的千和百,從月級 12 次到周級 52 次,再到天級的 365 次,期望抓住每一個對 GMV、對利潤千分之一甚至萬分之一的決策機會。這種情況下,傳統數據分析模式的響應速度,已無法滿足當下需要,甚至逐漸演變為業務受制于 IT 的局面。為了提升數據分析的即時性和顆粒度,必須要讓業務用起來。BI 平臺的建設周期要求,也從過去的 1-3 年分階段打好基礎,演變成現在 6-12 個月完成業務價值的落地�？梢哉f,今年是 BI 行業的變革之年。前段時間,Gartner 發布了 2022 中國分析平臺報告。據報告顯示,未來 5 年面向 IT 的報表型 BI 應用將進入停滯,面向業務的現代化 BI 將以 36.23% 的年均增速全面崛起,并引領未來 10年 BI 行業的新發展趨勢。越來越多的企業需要業務團隊能夠自主地用數據做決策,跨越鴻溝,讓分析決策能力掌握在離業務更近、更了解業務的人手上,以敏捷決策讓企業在不確定性中抓住確定性的增長機會。在“天時”業務需求的時代性轉變下,企業如何再借助BI平臺的“地利”,獲得敏捷決策能力,提升數據驅動率,通過數據分析能力構建企業競爭優勢。

　　02.

　　“地利”

　　讓 BI 平臺更加流暢好用通常 BI 上線后,隨著企業使用用戶的增加,BI 平臺承載的業務分析工作量將逐漸增多,自然而然給平臺的監控、運維、診斷帶來了挑戰,例如定位問題難、發現瓶頸難,以及運維改善難等等。面向以上平臺治理難題,云巡檢(也稱云端診斷、智能運維)可有效解決。以觀遠數據云巡檢為例,云巡檢是一套智能運維服務,聚焦于 BI 系統的集群資源、運行情況,無須通過人力去拉取和分析相關數據,通過自動生成可視化分析結果報告,快速發現運維問題,主動排除故障,并快速獲取可優化/解決方案建議,減少日常運維工作的成本,提前計劃好容量規劃。

　　(圖源:云巡檢-觀遠數據,示意圖)

　　針對定位問題難,需要在指導下判斷問題,在建議下解決問題。云巡檢可產出可視化解讀報告。解讀報告展示了不同場景下,應該重點關注的不同指標,以及出現問題時應采取的優化措施和相關建議�；�于云巡檢的可視化解讀報告,結合多個指標具體診斷,定位根因,進而采取優化措施,合理解決資源緊張、性能下降、容量不足、配置不足等問題。

　　(圖源:云巡檢-觀遠數據,僅為示意)

　　針對資源分配等問題,云巡檢可提供時段可視化報告。例如,集團每天 6:00-13:00 ETL 任務排隊特別多,導致任務執行完成時間較晚。如果集團領導層通常在 9 點-10 點查看分析報表,那就需要保證 9 點前所有 ETL 執行完成,不影響領導層的決策。對于此類資源分配優化問題,在不選擇擴容方案的前提下,可以根據云巡檢提供的時間段信息,錯開 ETL 高峰和業務查詢高峰。

　　(圖源:云巡檢-觀遠數據,僅為示意)

　　03.

　　“人和”

　　讓業務人員更安全用起來常言道“天時不如地利,地利不如人和”。用戶是 BI 平臺發揮價值的最終渠道。對于業務人員產生的高價值資源項目,一方面要保障穩定運行,另一方面要進行價值復制。首先,如何識別高價值項目?云巡檢實現了一定的數據可觀測性,能夠觀測業務用戶情況,輸出診斷結果,例如上下游依賴關系與關聯消費較多、使用頻率高與使用范圍廣的數據資產。

　　(圖源:云巡檢-觀遠數據,僅為示意)

　　對于上下游依賴和消費排名靠前的高價值數據資產,可以對其數據時效、數據質量、數據安全等各方面進行高優先級管理維護:

　　數據時效:對數據集的更新,做監控預警,關注其是否按時更新,更新是否成功等;

　　數據質量:設置數據檢查規則,避免數據對不上;

　　數據安全:收攏核心數據集的更新和管理權限,合理分配核心數據集的編輯權限,合理設置行列權限。

　　此外,對于創造出高質量資產的用戶,更應該“復用起來”。通過云巡檢報告,可識別活躍高、貢獻度大的核心用戶。該類用戶往往創建了大量優質 BI 資產(卡片、頁面、數據集、ETL 等),并在 BI 使用、業務分析等方面有著較為豐富、深入的經驗。

　　在互聯網公司可能是資深用戶運營或產品運營;

　　在商業銀行可能是風控專家或數據運營專家;

　　在零售公司可能是銷售主管。

　　企業數據文化的形成,這些核心用戶是至關重要的角色。通過核心用戶的“復用”,能帶動更多不活躍的用戶更好、更廣泛地使用 BI。例如設置用戶榮譽排行榜、組織最佳實踐主題分享、專題分析講座、可視化分析方法講座等方法,不僅有助于擴大活躍用戶范圍,讓更多的業務人員利用 BI 展開數據探索,助力企業內部的自助分析能力的提升,更有利于加強數字組織建設,形成廣泛的分析文化。所謂“千里之堤,潰于蟻穴”。一個大數據平臺資源再多,也會由于管理的不善而被消耗光,只上不下的數據交換作業最終積重難返,需要有更為主動的解決方式。我們一方面要對高價值項目和人員做質量保障與價值放大,另一方面則要對低價值項目做好治理與管控,讓有限的資源優先保障最重要的事情。業務用戶使用不規范,必然給平臺的資源管理、性能保障、系統運行狀況、數據安全、隱私合規帶來巨大隱患。云巡檢能診斷出指定期限內的問題作業:

　　針對運行時間長的 ETL,失敗次數較高的作業,可以找到該問題作業的創建人,令其規范操作,也可以在企業里施行一定的積分獎懲辦法來進行規范管理,避免問題反復發生;

　　針對運行時間超長、失敗次數多(如下圖所示),但是業務沒有異常反饋的作業,通常可以理解為該作業對業務的重要性、相關影響相對較低,那么可以采取治理優化措施,比如嘗試灰度下線等。

　　(圖源:云巡檢-觀遠數據,僅為示意)

　　此外,對于“僵尸用戶”,即不活躍用戶,可以先借助云巡檢鎖定該部分用戶,調研沒有使用BI平臺的原因,進而解決問題,例如完善操作手冊、操作培訓等輔導工具,幫助用戶上手使用。很多用戶不使用 BI,往往是缺少培訓,缺乏指導,導致業務人員不會用更不敢用。

　　04.

　　天時不如地利,地利不如人和當下,很多企業具備了BI平臺的應用條件和環境,但在應用過程中,內部割裂,甚至出現了業務部門和IT部門各自為陣的情況,這帶來的無疑是嚴重內耗。所謂心往一處想,勁往一處使,才能無往而不勝。因此,在企業搭建BI以及后續推廣 BI 的過程中,必須關注 BI 對于企業整體以及各部門的價值,形成統一的認可和積極的配合,五指成拳,力出一孔,打出一套快速、活躍、安全地用起來的 BI 平臺。“人和”重要,并不代表天時與地利就不重要了,正如本文開頭所言,只有這三者相輔相成,才能共同促進 BI 的成功落地和價值體現。