BI≠報表，提升業務決策能力和商業價值才是最終目的

 

提到BI商業智能，許多人會想到報表。在最初的BI實踐中，諸多企業確實將BI等同于將數據用可視化的方式呈現出來。隨著人們對于數據應用理解的深入，企業已經不滿足于簡單的報表功能，在技術上要求BI平臺對數據進行一體化、標準化的整合與處理，進而實現數據分析與挖掘。而在目的上，則從“數據查看”轉變為“推動實現商業價值”。

 

Gartner認為，數據和分析（D&A）領導者正在循序漸進地將重點從工具和技術轉移到作為業務能力的決策上。

 

永洪科技一直以“釋放數據價值”為使命，通過技術與服務，幫助客戶運用數據賦能業務，提升商業決策能力。

 

從決策支持到決策智能

 

永洪科技認為，對于業務決策的提升，應當基于數據做到對業務結果、業務過程和業務發展趨勢等的全方位支撐與洞察。

 

1、從決策需求出發的數據可視化

 

在數據體系的建設中，永洪BI考慮到不同企業的業務屬性及場景，從業務中挖掘核心指標進行構建。這些豐富的數據指標匯總建立出多元的可視化報表，可以真實反映業務的整體運營情況，為管理者做出科學決策奠定基礎。

 

以永洪BI的領導駕駛艙為例，是一個為管理層提供“一站式”決策分析支持的平臺，側重于對戰略規劃的分解和細化，通過一系列量化指標使企業高層管理人員能及時、準確地把握和調整企業的發展方向。從管理者的決策環境，通過整合各方數據，進行數據的關聯探索、指標監測、業務預警、預測分析等，再基于可視化能力，動態、真實地對業務情況進行展示、監控。

 

永洪BI的領導駕駛艙相較于傳統的分析方式有五大特點：

第一、直觀性。決策關鍵信息都在一張界面；

第二、可配置。在面臨需求變換時，能夠靈活的對圖表樣式、指標、布局進行配置；

第三、敏捷性。將分析主題、內容、指標確定后，通過定時加載數據，整個駕駛艙都是實時的數據展示；

第四、全面性。橫向是業務的全面，縱向是層級的全面，上卷、下鉆功能滿足企業自上而下的管理模式；

第五、多維性。體現在權限、指標、圖標的多維。

 

以此，通過對業務實際情況的考察，提煉出核心數據指標，通過領導駕駛艙顯性化的為管理者提供關鍵的、領導所關注的各項數據，作為做出科學決策的基礎。

（2）基于數據實現業務過程的預知決策

 

業務發展是一個動態變化的過程，雖然在業務制定時會進行詳細的規劃，但在執行過程中會產生諸多不確定性和風險，需要在管理者及時的了解和掌握業務情況的同時，對突發狀況及風險進行快速決策以應對。

 

在此過程中，對于業務風險的預知成為了決策的關鍵，將風險的事后管理轉變為事中甚至是事前，有效應對風險情況，提升決策效果，其中風險管理的自動化是核心之一。

 

以永洪BI的實踐案例為例：

 

該銀行過往大部分風險防控模式以事前防控與事后處理為主，事中實時監控能力偏弱，導致業務調整決策能力差，風險效果管理有明顯的滯后性。永洪BI通過預警總覽、預警特征分析和預警分布三個模塊，強化客戶對高風險事件的預知、決策和管理能力。

 

預警總覽模塊通過交易總數、預警總數、日攔截欺詐個數等關鍵指標，反映當前總體的預警態勢；進一步針對釣魚網站進行實時偵測，包括對釣魚網站的舉報、偵測、攔截和關閉；最后，根據風險事件等級進行智能化問題挑戰與認證，比如采取黑名單拒絕、白名單放行、人工外呼、交易挑戰等動作，并對攔截動作進行分布分析和趨勢分析。

 

除了預警總覽模塊，還為該銀行設計了其他兩個模塊：預警特征分析模塊和預警分布模塊。預警特征模塊包括：預警處置分布、風險交易預警率、預警客戶年齡分布等；預警分布模塊包括：預警交易全國省份前五、預警交易7天趨勢、預警交易明細滾動等。

 

其中，對于關鍵指標可以進行高亮顯示、數值提醒等設置，當某指標數值達到或接近設定值時，可以自動發出警報提醒，進而做出及時的應對。

 

以此，通過永洪BI充分整合該行內外數據，實現風險預警自動化、風險處置流程化，并逐步實現管理者在風險發生時做出快速決策，甚至是風險發生前做出預知性決策。

3、結合AI深度分析實現預測性決策

 

BI+AI的模式逐漸成熟，永洪BI平臺深度集成了AI功能，滿足了業務預測、問題預警、探究數據背后的關聯關系等深層次需求，以輔助實現業務的預測性決策。

 

永洪BI將大量的數學預測模型軟件化，并通過易用的界面使用戶無需掌握深奧的數學計算模型，即可做出對企業有價值的預測模型。預測模型來自計量經濟學發展形成的大量成熟的模型，共同特點是基于市場的歷史數據來推演未來需求，在分析過程中能夠發現影響市場需求的關鍵因素，并在未來預測中加入關鍵因素，進一步提升預測準確度，為業務決策提供有力支持。

 

以產品銷售量為例，首先是數據的輸入和數據的預處理，將數據按月份、省份、產品類型、產品型號進行銷售量匯總；其次是將數據切分，例如將各匯總銷售量數據按時間切分為訓練數據(如2019、2020、2021、2022年1、2、3、4月)和驗證數據(如2022年5、6、7、8月)；再次選擇相應的算法模型，如時間序列模型（移動平均、指數平滑、Holt-Winters季節性預測、ARIMA），模型選擇需要計算各模型的均方根值，選擇均方值根值小，即誤差小的模型作為最終模型；最后則是利用模型實現銷量預測。

 

實現銷量預測后，可以根據業務情況進行調整與決策，優化業務細節，提升銷售量。

 

通過技術提升全員數據素養

 

將重點從工具和技術轉移到業務能力決策，離不開業務人員深入參與到數據工作中，將數據融入到業務和日常工作，在組織中表現為數據能力由IT人員專屬轉變為全員數據能力的提升。

 

永洪BI通過降低數據分析全流程的難度，讓非專業的業務人員實現自助性分析，提升全員數據素養。在技術方面，基于一站式BI平臺，統一分析口徑及計算邏輯報告輸出自動化，從源系統數據抽取、邏輯運算到分析數據輸出及推送，全流程自動化完成數據綜合分析，對于業務人員可以零代碼完成數據分析及洞察。在操作方面，永洪BI簡單、易用，通過拖拉拽數據維度即可實現數據分析及報表的制作，降低學習、操作等的門檻，讓BI工具融入到業務人員的工作中，培養數據分析的習慣及思維。

完善的業務賦能體系

 

為了降低數據賦能業務決策的成本，永洪科技還在服務方面發力。

 

在行業方面，永洪科技的客戶涵蓋了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20個中國支柱產業及新經濟產業，并在金融、制造領域的市場占有率第一，在數字化程度高、數據應用深的行業應用中處于領先地位。永洪科技總結垂直行業共性的場景、問題，梳理成為解決方案，賦能于企業，讓企業少走彎路。

 

同時，永洪科技基于數百個大型項目經驗，提煉總結了上百條數據化運營最佳實踐原則，通過客戶成功團隊傳遞給企業，讓企業更低成本、更快速的完成以業務能力決策為中心的數據應用體系構建。

 

從單一的報表到基于數據的商業價值實現，BI平臺隨著企業需求和商業環境的發展產生了巨大的變化，企業應當更加深入的理解和應用BI平臺，將其目的定位于業務及決策能力的提升、商業價值的擴大，將數據深度融入于企業經營的方方面面，這樣才能真正釋放數據價值，推動企業經營高質量發展。

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