太多选择——企业如何选择合适的BI工具？

在没认清现状前，企业当然不能一言不合就上BI。

BI不同于一般的企业管理软件，不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS，或用于提高企业效率的OA、BPM。BI的本质应该是通过展现数据，用于加强企业各环节的管控，帮助快速制定科学的决策。

在选型BI之前，是否认清了眼下的问题？

多数选型BI的公司通常是出于以下几种需求。

1、领导厌倦了看常规报表或进入各业务系统看数据，希望给到直观明了的指标数据；

2、业务错综复杂，难以理清规律，对数据分析和数据挖掘的需求越来越明显；

3、以IT部门来驱动的数据化管理难以推动；

4、各业务系统数据指标口径不一，造成结果偏差；

5、企业发展面临瓶颈急于突破，对数据的利用寄予厚望；

BI能做什么？

BI系统在大多数企业都是部署在展现层和应用层。比如BI工具FineBI提供从底层数据到前端展示，期间经历数据整合、数据清洗（ETL）到数据缓存以及最后的数据展现和前端分析，以及移动端、大屏的解决方案。

BI在企业数据决策方面的利用，无非是以下几种。

1、 过去发生了什么？

通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现。

2、 为什么会发生？

通过即席查询、OLAP分析和数据挖掘技术，对各指标进行关联分析，挖掘联系关系。

3、 现在发生了什么？

通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业摸个业务某个指标出与什么状态。

4、 将来会发生什么？

通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析。

选择什么样的BI工具？

BI工具可分为传统型BI以及自助型BI。传统型BI，国外以SAP BO、cognos、OracleBIEE等为主；自助型BI，比如国外的Tableau、Qlikview，国内的FineBI、永洪bi等等。

站在产品的企业的角度，可以从领先能力、产品能力、服务能力以及价格能力去着手衡量。可通过海比研究给出的一套《BI选型指标体系》来判断。

1、 领先能力=行业地位+领先性

比如公司在行业中的低位、市场占有率、公司在该领域的专注性以及技术的领先性。商业智能目前的市场格局不算大，可扩展到报表领域去衡量。

2、 产品能力=公司产品线+核心产品功能+解决方案

一般来讲，公司的产品线越完整，相关产品的整合能力越强，越好。但是，最重要的还是产品的功能是否实能解决企业最关注的的问题，是否能覆盖更多行业，BI解决的是行业通用性的问题，解决能力越强，产品越优秀。

3、 服务能力=服务专业能力+维护能力

BI的实施很考察人员的专业性，过去由于国外IT巨头的称霸，很多产品的项目都承包给第三方实施，造成服务脱节。现在很多涌现的国内软件公司一般都会有专业的实施团队，本地化服务很占优势，所以这一点不妨考虑本土产品。

4、 价值能力=成功案例+性价比

选型前可看看同行业的企业伙伴们用的是什么类的BI工具，使用情况如何。包括从功能费用、项目实施费用综合考虑来看的性价比。

实施BI，是否做好以下准备？

实施BI的前提，最重要的是基础数据的统一。比如货品信息，客户信息，公司内部信息。缺少的数据虽然可以临时补，但是随着公司业务的扩展，这种数据化运营的方式需要不断精细，数据管理的规范任务要落实到业务员的考察，如果得到领导的支持会更容易推动。有了这些齐全的数据，BI的实施才有保障。

然后是业务的统一。比如销售模式，采购模式，结算方法，质量管理的统一。比如销售模式不统一，有的分公司先结算后配送，有的公司先配送后结算，业务形式不统一，口径不统一，就会造成数据的时间差。

其次是业务部署。每个公司的业务部署不同，有的是集中部署有的是分销部署，如果BI是放在总部实施，需要将各地分散的数据统一起来，建立数据仓库，保持基础数据的统一，但其中，如何提高速度，如何优化配合方式，这点需要研究。

BI人才储备是否足够，需要业务人员和信息人员的积极配合，这个效果才能够比较良好的推动，而且还能够持续的发展。为了让技术和业务人员更好地贴合，要将技术和业务有效结合，最大效率的把报表和BI系统的功能发挥出来。

关于一些其他建议

对于上BI，还有其他考虑，比如价格预算，比如是否用开源，比如后续开发和维护，这里做个统一的解释。

明确业务需求：强烈的业务需求，明晰的业务目标，能否抓住核心是一个项目成败的关键。

“产品+定制+服务”的建设思路：是否要选择开源的产品？如果你有很强的开发能力，可以考虑。但建议专业的事情还是交给专业的工具来做，传统企业不比互联网企业，互联网企业是以数据来驱动的，与传统企业的模式不一样，再说，后续维护也是成本啊。业务项目建设如果不借助比较成熟的产品工具，从技术代码进行创新式的开发，不经过迭代以及检验很难规避风险，很难形成一个成熟的产品。如果觉得国外BI产品“庞大”，完全可以选择FineBI这一类轻量化的工具。

最后，就是认清技术力量的现状，不妨建议敏捷开发、迭代开发和重构，注重技术和管理的配合。