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       一直以来,对于很多财务从业人员来说,财务报表都是魔鬼般的存在!
不过,随着科学技术的发展,商业智能开始渐渐的出现在我们的生活中,商业智能的发展历史,见证了无数财务从业者从报表苦海中解脱。
1958年:我们对商业智能的理解开始形成
IBM研究员Hans Peter Luhn在一篇题为“商业智能系统”的文章中,将商业智能定义为“以方式来理解所呈现的事实的相互关系的能力,以便将目标指向目标。”
“The ability to apprehend the interrelationships of presented facts in such a way as to guide action towards a desired goal. ”
20世纪70、80年代
上世纪70和80年代,决策支持系统(Decision Support Systems,DSS)和执行信息系统(Executive Information Systems,EIS)越来越受到人们的欢迎,而且随着计算机基础构架不断完善,也为管理人员分析运营数据提供了必要的前提条件。
1989年,分析师Howard Dresner进一步将商业智能定义为“通过使用面向事实的支持系统来改善业务决策的概念和方法。”
商业智能1.0
上世纪90年代,随着商业智能概念逐渐深入,商业智能供应商、工具、技术等开始逐渐成型,批处理报告成为主流。
互联网的商业化开始形成,美国国会提供的信息服务器和www成为最流行的在线服务,几年后,移动数据异军突起,ERP集成应用程序以及管理和自动化业务方面的管理软件开始起飞。
不过
这一时期
“表哥”的工作大都是这样的
第一步:从ERP系统的财务模块中下载发票数据到Excel
第二步:从CRM系统下载顾客数据到Excel(此处省略N+1个其他维度......)
第三步:将上述的N个表格用vlookup和sumif给连起来,接着,是死一般的沉寂,安静的等待Excel默默计算几十分钟,如果中途死机,那一定是上帝让我来个下午茶休息,然后,重复以上步骤(此处省略一万字的抱怨)
第四步:生成数据透视图
第五步:利用QQ快捷键截图,然后复制粘贴到ppt, 稍加美化后E-mail给老板,DONE...
于是,在商业智能1.0时期,催生出了一大批情绪不稳定,且非常易怒+轻微狂躁的财务从业人员。
时间往后推一推,物非人非,老板已不是当年那个岁月静好的老板,PPT中静态的数据透视图,已经满足不了他的胃口。
于是
“××啊,这个季度的整体销售状况不错哦,分析一下×××的具体情况给我!”
接着
“表哥”重新打开那个熟悉的300mb的Excel工作簿,of course,依旧少不了那十来分钟的数据加载和重新计算!
CIAO...
“表哥”耐着性子在筛选工具中选择×××大区,发现文件还是很大,不得不在数据层删除了非×××的数据,最后终于降到了100mb,折腾大半天,附件过大,不得不手动拷贝给老板过目。
可是
老板又提出了让“表哥”怀疑人生的世纪难题 “××啊,你能不能把×××和×××的数据对比一下,然后将结果发给××的同事?”
科科...
上述案例中,我们看到了早期BI分析的“反人类化”,繁琐的数据处理与合并步骤、龟速的数据引擎性能、稻草人一般的企业安全制度...
在第一代“BI-集中化”理念的统领下,公司数据由IT部门掌控,业务部门只能进行索取、下载、再分析。
商业智能2.0
进入新世纪,商业智能的力量集中在微软、甲骨文、IBM和SAP手中,他们可以在各自的平台下整合不同的应用程序。
预测分析提供了一种新的方法,即“使用数据、算法和机器学习来预测未来的变化。”
云技术和基于互联网的软件成为实时系统,改进的可视化技术改变了数据的浏览方式,电子商务和社交网络推出了Facebook,YouTube和Twitter,为商业智能带来了新的机会。
到2010年底,35%的企业正在使用商业智能,而67%的“一流”公司都有某种形式的自助式(self-service)商业智能。
由此产生的新一代商业智能,在前一代的基础上进行了大幅度的优化完善,不过,运用第二代BI工具,“表哥”仍有许多困惑:
“表哥”正在探索为什么×××地区的销售会出现季节性的变化?
“表哥”想下钻到产品层面了解情况,却发现,产品的字段都不在上游的数据仓库中,需要IT团队将该字段从数据库同步到数据仓库,然后才可以将该字段添加到展现层分析。
流程有点长:
第一步:业务部门提出需求,添加/修改字段;
第二步:IT分析需求,做出相应变更;
第三步:测试;
第四步:交付;
第五步:业务部门在实际场景分析中,觉得这次变更不能佐证之前的假设,于是又提出新需求...(如此恶性循环)。
与商业智能1.0相比,商业智能2.0将IT的权力分散化,让业务部门能够参与其中,下放部分权限,减轻了IT部门的工作负担。
同时,2.0有着“引导式分析”的特征,但是分散化的布局也有一定的劣势,比如自助式分析不容易实现,毕竟业务和IT是不同的职能,思考方式也不一样。
商业智能3.0
今天,商业智能成为跨国集团到中小企业几乎所有公司的标配工具,BI也已经可以跨多个设备,完成可交互式的分析推理。
随着云计算、SaaS(软件即服务)、大数据的发展和成熟,商业智能的普及达到了空前的程度,高度易用的设计让业务人员也可以轻松使用,无需IT的支持,商业智能真正成为了适合所有人的工具,无论是在会议室还是工厂车间。
借助人工智能的精准快捷,以及人类本身的主观能动性和创造能力,“表哥”曾经工作中的许多烦恼得以解决。
“表哥”依旧是你表哥,从此以后,Coffee Break真正变成了一种享受,而不再是默默承受。
未来
随着商业智能的进一步深入和普及,以数据为中心的企业管理将成为常态;
商业智能也将变得更加智能,大数据、自然语言处理、人工智能让数据成为一种智慧;
你只需要对着计算机说出你的问题,就能获得答案!

 
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