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极速聊科技|BI将成为决策者的诸葛亮，专访｜「Smartbi」VP徐晶：未来


极速聊科技|BI将成为决策者的诸葛亮，专访｜「Smartbi」VP徐晶：未来
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编者按：作为专注于商业智能分析行业的产品提供商 ， Smartbi是拥有最多大型金融客户的国产BI厂商 。 财富银行500强的10家国内银行其中8家使用Smartbi ， 2019年国内排名前18的证券公司 ， Smartbi覆盖了三分之一 。 这次CSDN有幸邀请到了Smartbi的VP徐晶和大家梳理BI的技术发展路径与国内商业应用的发展趋势 。
核心要点
BI受到过两波冲击：一波来源于大数据 ， 一波来源于AI 。 最终完美融合BI其实是一种金字塔形式的存在：第一层企业报表 ， 第二层自助分析 ， 顶层机器学习算法应用 。 BI的技术难点：一不同功能解决要用不同的解决思路——报表功能强调技术上的可选择性 ， 自助分析强调对用户的可操作性 ， 数据则强调架构可拓展性；二整个架构的稳定性安全性可拓展性 。 国外产品架构 ， 设计和细节做的非常完美 ， 但是功能过于单一 ， 本地化服务被国内厂商轻松超越 。 未来 ， BI将成为决策者的诸葛亮 。 以下为正文内容：
CSDN：大概是从2017年的时候开始 ， NLP和AI成为了现代BI（商业智能）的一个主要特征 。 BI从上世纪90年代发展到今天 ， 其实也经历了许多变化 。 今天能否请您给大家梳理一下BI的技术发展路径？
徐晶：BI这个词出现差不多有30年了 ， 前面20年好像并没什么大的波动 ， 近10年才开始出现较大的冲击 。 第一波冲击来自于大数据：首先冲击了商业智能的技术架构 ， 大家那时候讨论的是大数据来了 ， BI是不是该没落了？毕竟概念一般也替换比较快 。 不过BI作为应用领域的一个词 ， 后来成功的将大数据以支撑技术的角色给包容进去了 。
第二波冲击就是你刚提及的AI了 ， 包括NLP、机器学习这些 。 冲击不如大数据的冲击那么大 ， AI领域的说法是未来是AI+BI的形式 ， AI也作为技术支撑被整合到BI这个应用场景里去了早期BI还是以传统报表可视化为基础 ， 现在是真的走向了智能的时代 ， 还是真的挺让人兴奋的 ， 后面咱们细聊 。
CSDN：刚提到BI其实是应用领域的概念 ， 那目前商业上的应用具体集中在哪些方面呢？
徐晶：商业智能现在应该说越来越广泛了 ， 企业都在加强对数据的分析和利用 ， 这是特别明显的一种趋势 。 在这种所有的需求里面 ， BI是一种金字塔形式的存在 。 我把它分成三层：第一层还是聚焦在传统企业报表 ， 占据70%～80%的份额 。
第二层是自助分析 ， 占据10%的份额 。 自助分析最近五六年提的比较多的概念 ， 一线业务人员可以自助分析 ， 不再依赖于别人给你开发 。 但是只有在IT成熟度比较高；人员素质比较高的行业才会去使用自助分析平台 ， 例如银行 。 各个厂商 ， 各个领域近几年都在推自助分析 ， 自助BI 。 但是为什么说是概念呢 ， 因为它还没有落地 。
顶层 ， 是真正用到机器学习算法的客户群 ， 目前看来就是聚焦于一些大型的制造业 ， 互联网公司 ， 金融行业多一些 ， 尤其是金融行业 。 所以对绝大部分企业客户来说都还是停留在早期的阶段 ， 或者说 ， 我们认为是个正常的阶段 。
CSDN:Smartbi的产品非常丰富 ， 包括了您刚刚提到以“真Excel”主导的企业报表软件 ， V9新产品数据挖掘分析平台等 。 这几年 ， 公司经历了哪些产品上的迭代 ， 它背后的产品定位、产品路线和逻辑是怎么样的？这几年国内的市场需求又有哪些变化呢？
徐晶：好的 ， 我们简单回顾一下Smartbi的成长过程 。 “真Excel”诞生是在2014年 ， 2013年我们启动 ， 2014年上线 。
下一阶段开始自助分析：早期我们自助分析的功能被称为透视分析 ， 当时参考了90年代BI概念中一种很流行的技术OLAP,把透视表的功能搬到了云端 。 不过这种东西它用起来有天生的一些麻烦：一是数据更新慢 ， 二是性能很差 。 我们希望用Excel透视表在web部端做Excel测试表的功能 ， 省去客户预建模的工作 ， 这样的话自助分析就变得很简便 ， 用户也能看明白 。 另外它跟传统操作一致 ， 这个功能一推出也是在银行里面得到广泛的认可 ， 银行的客户基本上全都用我们透视分析的功能 ， 这是早期的自助分析 。


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