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　　商業(yè)智能這一概念，自1996年提出至今，已經(jīng)過了26年。市場對BI的態(tài)度，從好奇、探索直到習以為常，80-90年代的IT人還記憶猶新。

　　但如果有一家初創(chuàng)公司，要邁入這個成熟的市場，即使是團隊內(nèi)部也必少不了質(zhì)疑的聲音。在一個客戶需求、產(chǎn)品功能、市場格局都看上塵埃落定的狀態(tài)下，如何做成功一個全新的BI產(chǎn)品似乎缺乏討論的價值。然而市場上依然有大量積極的聲音在談論BI的未來，下一代BI需要具備哪些特性，會帶來什么變化。出現(xiàn)這樣的反差和BI目前的使用場景有著分不開的聯(lián)系。

　　在企業(yè)應用場景中，BI在絕大多數(shù)場景下還需要依靠人來完成，不管是基礎(chǔ)分析邏輯的設(shè)計開發(fā)、維度和度量的選擇與調(diào)整、展示效果的規(guī)劃與解讀，都需要依靠人來完成。而限于工具目前的發(fā)展水平，人參與比例相對較高，這會導致一個相對客觀的數(shù)據(jù)分析場景，摻雜了過多人的主觀判斷。甚至會出現(xiàn)為了佐證某個觀點，開發(fā)人員主動選擇甚至篩選出符合目標預期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選擇適合的分析方法，以展示出與觀點一致的趨勢和期望，這就與商業(yè)智能通過整合數(shù)據(jù)，分析趨勢，指導決策的初衷背道而馳了。

　　由于BI的使用，涉及到數(shù)據(jù)選擇、維度塑造、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法、展示設(shè)計等等環(huán)境，需要同時掌握數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務、設(shè)計等多領(lǐng)域多學科的知識，目前在企業(yè)中負責此類工作的多為專業(yè)分析師、IT運維等職能人員。角色屬性決定了他們無法對于決策的業(yè)務結(jié)果負責，割裂了分析與執(zhí)行，決策和結(jié)果。理想的模式應該是讓業(yè)務人員自主完成分析工作，和他們的主觀判斷結(jié)合，形成最優(yōu)的解決路徑，并由他們對結(jié)果負責。但是這一工作目前的推進可以說是步履維艱。

　　首先是數(shù)據(jù)的選擇與加工，部分企業(yè)會將這一工作與數(shù)據(jù)分析分開，期望像流水線一樣，實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的開發(fā)利用。但往往分析師拿到中臺給過來的資產(chǎn)之后，還是需要做不少的處理工作。如果BI工具不支持，那就只能求助于sql或者專門的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具。其次是數(shù)據(jù)分析，簡單的分析工作確實掌握統(tǒng)計知識就ok了，但是如果要做復雜分析，函數(shù)擬合、算法、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的結(jié)合，這些都是躲不掉的內(nèi)容，這些對于業(yè)務人員來說都過于艱深了。最后辛苦做出來的成果，還需要固定成應用或者工程化導出到其他系統(tǒng)中，這又來到了軟件開發(fā)的專業(yè)領(lǐng)域，需要具備代碼和集成的相關(guān)知識。所以結(jié)合以上三點來看，并不是市場不希望業(yè)務人員參與，也不是業(yè)務人員沒有主觀的自驅(qū)，而是現(xiàn)實的能力模型需求，遠超一般業(yè)務人員能夠觸及的范圍。

　　下一代BI面向的這就是這樣看似無解的困境，首先我們要認識到業(yè)務人員已經(jīng)不是幾十年前的產(chǎn)業(yè)工人了，不管是基礎(chǔ)教育水平還是擁抱數(shù)字化的主觀意愿，都有了巨大的進步。BI可以說經(jīng)過20多年的發(fā)展已經(jīng)具備了強大的群眾基礎(chǔ)，下一步就是要通過工具的自我進化實現(xiàn)雙向奔赴。要數(shù)據(jù)融合，將數(shù)據(jù)的對接、開發(fā)、分析、展示，在一個平臺內(nèi)閉環(huán)，解決過程斷層。要增強分析，提供專業(yè)全面的分析能力，強大的計算效率，讓BI和Matlab一樣，具備打硬仗的能力。要敏捷易用，做出來的成果能夠靈活分享、落地和被集成，同時這個過程不能太苦澀。短期內(nèi)無法讓業(yè)務人員的能力模型實現(xiàn)質(zhì)變，就只能要求下一代BI工具在業(yè)務模式化、流程自動化、算法模塊化、交互智能化、展現(xiàn)個性化方面做到極致，讓部分簡單的工作可以工具自主完成，減少枯燥的重復配置。讓部分復雜的算法設(shè)計與場景結(jié)合，易于理解和應用。這樣，對于下一代BI的定義也就呼之欲出了，數(shù)據(jù)融合的增強分析型敏捷BI平臺，基于這個方向，國外的tableau，國內(nèi)的nextionBI都在持續(xù)發(fā)力，讓BI工具和用戶的關(guān)系更加合理，也讓BI回歸它被提出時的含義。

　　nextionBI于2022年2月25日下午，舉辦了線上產(chǎn)品發(fā)布會。與致力于數(shù)據(jù)分析引領(lǐng)業(yè)務成長的人們分享了nextionBI在成長中的點滴。開場之后，數(shù)睿數(shù)據(jù)總裁劉超，首先回答了一個觀眾都好奇的問題，作為一家無代碼企業(yè)，數(shù)睿數(shù)據(jù)為何會進入BI賽道。劉超表示，是價值驅(qū)動了這一切。

　　數(shù)睿數(shù)據(jù)做BI這件事，核心不是金錢驅(qū)動，是價值驅(qū)動的。數(shù)睿數(shù)據(jù)的愿景是“讓人人盡享數(shù)據(jù)價值”，只靠無代碼還不夠。無代碼做的是數(shù)字礦脈的探知和數(shù)字礦山的建設(shè)，實現(xiàn)價值的高速高質(zhì)積累。BI需要做的是數(shù)字礦產(chǎn)的挖掘和輸出，實現(xiàn)價值從地下到手中的流轉(zhuǎn)。是我們關(guān)注數(shù)據(jù)價值的過程中，不可忽視的一環(huán)。隨著我們無代碼產(chǎn)品越來越多的部署，客戶對于價值提煉的需求愈發(fā)密集，也正是這點驅(qū)動了nextionBI的發(fā)布。

　　然而傳統(tǒng)的BI已經(jīng)愈發(fā)難以匹配全面數(shù)字化社會的發(fā)展需求，原因有三點。首先，產(chǎn)品的使用依賴專業(yè)人才，但是同時懂業(yè)務、懂數(shù)據(jù)、懂分析方法、懂市場需求的人才太匱乏了，限制了BI工具的發(fā)展。其次，國內(nèi)受需求影響，過于關(guān)注可視化呈現(xiàn)，缺少對于分析方法的鉆研，工具能力不足、指標固化、分析模型稀少的問題比較突出。最后，BI的價值沒有展現(xiàn)完全，聚焦與“算”與“看”的客觀描述層面，少了對于業(yè)務的促進設(shè)計。總結(jié)來說，BI走入了一個工具負責好看，分析廠家來干，知識難以沉淀的歧路。

　　時代呼喚下一代，劉超介紹，下一代BI應該是革故鼎新、關(guān)注行業(yè)知識、服務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要工具。革故鼎新是需要BI平臺回歸價值路線，放棄對于數(shù)據(jù)價值挖掘無意義的冗余能力，回到數(shù)據(jù)分析的主線上來。同時需要從行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中梳理出知識，讓價值傳遞、復制成為可能。要符合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策要求，識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中環(huán)境的變化和新的痛點，針對性的設(shè)計解決方案，這才是下一代BI該走的道路。

　　對于未來，從nextionBI新發(fā)布的logo中可以看出，中間的“O”，也就是origin，被更加清晰的闡釋。一半是數(shù)據(jù)，一半是知識，BI從數(shù)據(jù)中來，到知識中去。而下一代BI應當面向知識設(shè)計，數(shù)據(jù)只是過程，知識才是目的。BI的未來是對知識的積累、發(fā)現(xiàn)和應用。

　　數(shù)睿數(shù)據(jù)智能工程部負責人車文彬，具體介紹了數(shù)睿數(shù)據(jù)理解的下一代BI。下一代BI應該是數(shù)據(jù)融合的增強分析型敏捷BI平臺。首先是多源數(shù)據(jù)，極速融合，快速自動匯集企業(yè)各部門不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，支持各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)接入，滿足99%以上的數(shù)據(jù)處理，這是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、分析、展示在一個平臺里閉環(huán)的第一步。其次是增強分析，結(jié)果共享，用AI技術(shù)賦能增強分析，從海量數(shù)據(jù)中找到難題的答案，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為動態(tài)圖表，文字報告，大屏畫面，迅速共享分析結(jié)果，這便是數(shù)據(jù)向知識轉(zhuǎn)化的核心過程。最后是人人可用，自助分析，全程無代碼，鼠標拖拽操作，讓沒有任何技術(shù)背景的人也可以很快學會使用nextion BI，自助靈活地進行數(shù)據(jù)分析。在數(shù)據(jù)融合、增強分析、敏捷易用這三個維度上，nextionBI已經(jīng)形成了厚實的能力沉淀，形成了對于下一代BI的一個立體的展示。

　　車博士從產(chǎn)品架構(gòu)、核心優(yōu)勢、能力矩陣三個維度出發(fā)，深度剖析了nextionBI的整體設(shè)計。并從知識積累、發(fā)現(xiàn)和應用入手，結(jié)合具體場景詳細介紹了，nextionBI特色能力的應用方式。深入淺出、生動形象了描述了下一代BI和數(shù)字化時代生產(chǎn)者的關(guān)系。

　　發(fā)布會的最后，nextionBI的客戶們也分享了他們的故事。他們都不是第一次接觸BI工具，但在之前的工作過程中，現(xiàn)有的工具都有一些難以攻克的問題。在接觸到nextionBI之后，他們開始嘗試用下一代BI去解決現(xiàn)有的難題，改善異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合效率，嘗試探索數(shù)據(jù)結(jié)果背后的根因，都收到了不錯的結(jié)果。他們都談到，時代在進步，需求在發(fā)展，工具自然不能一成不變，而面向新場景新需求設(shè)計的產(chǎn)品，也就是他們心目中的下一代BI。

　　汽車的駕駛，很多年前是一門少數(shù)人才會的手藝，逐步發(fā)展成大多數(shù)人都具備的技能，未來將走向一個AI主導的功能。降低工具對于人的依賴，是生產(chǎn)力發(fā)展的必然要求。而商業(yè)巨輪的船長需要將動力從漿到帆一步步交到“柴電”推進動力系統(tǒng)手里，才能更好握住自己手里的舵，駛向更廣闊的海域，激起更大的浪花。