共探企业数智化升级新方向——BI、中台和数据智能分析平台

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共探企业数智化升级新方向——BI、中台和数据智能分析平台

作者：HENGSHI 时间：2022-07-07

近日，衡石科技携手广东省连锁经营协会在广州成功举办了一场以“聚焦敏捷数据分析共创数智生态圈”为主题的闭门会，来自烧柠、有信云、百灵云、谷云科技、华为云、云徙数盈、数说故事、有赞、西瓜买单、海鼎、联合创展、金柚网、扫呗、智盟、餐道、智慧乡村等多家商业技术负责人参与本次会议。行业嘉宾们一起共话数据价值，分享行业经验，探讨共创生态。

商业技术委员会联席主席沈欣及衡石科技 CEO 刘诚忠围绕企业数智化这一主题进行了精彩的分享。衡石科技 CEO 刘诚忠带来了《云原生，易嵌入，轻分析，共探企业数智化升级新方向》主题分享，深入企业数智化转型中数据应用的难点和场景，以衡石科技在客户中的数智化最佳实践案例，与参会嘉宾共同探寻企业数据分析的未来。

数据中台产品化为何难度如此之高

大家反复听到数据中台、BI 工具和很多的数据分析的解决方案，它们之间到底是什么关系？

共探企业数智化升级新方向——BI、中台和数据智能分析平台(图2)

其实所有的数据产品总的来说只有四层：数据来源层、计算平台层、数据服务层和应用场景层，这四层基本上包含了所有的数据类的产品和工具。

第一层数据来源层即为各种各样的数据，只要用户有行为动作就会产生数据。大数据时代可以被分析的数据越来越多，包括用户行为数据、广告检测数据等等，而数据的形式也各异：文字、文档、音频、视频等等。在公司内部的各个部门也在不断的产生数据，不仅仅是 IT 部门会产生大量数据，HR、财务等部门数据量都在不断丰富。

第二层的计算平台在以前可能就指的是 MySQL、Oracle ，但发展到现在这一层已经非常丰富，Elastic、Mongodb、TiDB、Doris、Clickhouse 每一种数据平台都对位解决了非常明确的一类数据运算场景，都在这一层。这一层百花齐放的平台生态，也是过去的十年来全球大数据领域蓬勃发展的结果。

而在计算平台之上产生了各种服务，这就是第三层的数据服务层。它和第四层的应用场景有什么区别呢？举一个例子：在新零售领域，需要连通线上线下为客户画像打上各种标签，再进行消费者洞察，还没有真正达到应用场景，其实打标签这个行为还是在服务层，各种引擎预测、分类聚类各种各样的算法都在这一层，它其实是在为最后的应用做准备。

到了第四层应用场景，就是要给老板看一下数据驾驶舱，或者需要应用在 CDP ，包括上文提到的根据已经收集好的标签画像为客户推送广告，都是实际的应用场景。而应用场景这一层非常丰富，可以根据需求变化，很难有一个特别标准的产品来满足所有应用场景。

为什么我们说数据中台很难产品化？数据中台需要横跨这四层，所以很难在这其中的任何一层上做深做专的。面对不断变化的应用场景，专门做数据中台的公司很难将中台标准化、产品化。

企业自研 BI 投入将是无底洞

BI 工具是什么？

本质是一个可视化引擎，报表引擎，通过拖拉拽来进行分析，连接数据仓库，可以给领导看数据驾驶舱、报表，所以它是一个很集中的服务，产品是很容易标准化的，只是应用层面比较窄。只要先在数据仓库里面把数据清洗准备的工作都做好，然后对接清洗好的数据，用 BI 把报表做出来，这是大家普遍理解的 BI。

而如今计算平台的能力10倍又10倍的指数级放大，数据量也在指数级放大，应用场景也越来越丰富，需求的纵深和实时性要求都快速提升，BI 从功能架构层面如果不做根本性的突破，就很难再进一步支撑需求了。

共探企业数智化升级新方向——BI、中台和数据智能分析平台(图3)

但企业要自研 BI 却又不是这么简单的事情，因为这是一个随着需求变化，需要不断投入的工程。可能最开始是一个部门的小需求，但随着企业的发展不可避免的变成每个部门的应用，甚至需要改造成企业级的数据中台。因为以前的业务需求可能仅仅停留在领导需要看报表，报表也很简单，比较僵化的，或者说没有一个时间变化。这样低频的需求不足以去撬动系统的改变，所以不论多繁重的数据清洗，完成即可，不需要“灵活变化”，最后接到 BI 能给出报表就可以。

到最后企业会发现，在不断投入技术、人力、金钱成本后自研 BI 总是不能很好的运转起来，应用场景又不断变化，还要不断地继续投入，仿佛一个无底洞。

HENGSHI is More Than BI

但现在的需求和以前大不一样了，很多管理部门、业务部门的精细化管理、运营成为必修准则，需要经常看数据、看报表，甚至是直接上手做分析。那么对于数仓工程师，可能要根据需求立刻跑一个数据或者报表出来，可能数据还没跑出来，业务又说还要一个新的数据，或者跑出来之后业务却告知要的数据不是这个数据，这一来一回人人都累。

那么衡石解决的第一个问题就是解放繁重的数仓工作。HENGSHI SENSE 在数据层面之上构建一个以指标计算逻辑为核心的管理层，让数据提前的清洗准备不再“重”型。指标可以成为一个可被管理的逻辑概念被创建、修改和发布，业务分析师能清晰定义指标，可以对业务开放，不需要依赖工程师、开发，任何的业务需求提出来，在指标层通过计算逻辑的定义或者变化即可快速解决，不需要数仓团队从数据端去解决，真正能被业务员触及、感知和配置。

共探企业数智化升级新方向——BI、中台和数据智能分析平台(图4)

解决的第二个问题是效能的问题。数据分析的效果在一个业务部门的试点初步跑通后，管理效率或者管理 KPI 的可见性会得到凸显，这势必会让更多的业务部门也提出自身需求，希望复制成功的数据化经验，但如果全部都定制化开发，成本也很高，而且随着业务变化容易过时，因为它是被一个个开发出来的，项目制的需求开发效率是最低的。而标准化的工具搭建，应用效率很高，同时门槛也很高。

HENGSHI SENSE 提供数据分析 PaaS 平台能力，让企业节省大量研发，企业可以基于 HENGSHI SENSE 搭建高价值的应用方案场景。衡石的定位是在服务能力层，价值链是很长的，不仅包含了整个 BI ，更把数据分析的所有的功能都包进去了。这些功能包括数据聚合、数据的关联模型建设、管理、中心指标建设、看板构建和发布复用，这些功能能不能以 API 的方式发布应用，这点也非常重要。

这样 HENGSHI SENSE 不仅实现产品化，更让上层应用场景层中像 SaaS 厂商这样已经有场景应用的厂商都成为衡石的合作伙伴，同时拥有服务能力的 ISV 厂商也同样能和衡石合作，而下层的计算平台也是衡石的合作伙伴，衡石串联了整个生态合作。

企业客户从最开始的经营分析，到现在人力资源、IT、市场运营...每个部门整个公司都需要看数据，看报表。许多企业也开始组建数据团队、数据科学家团队，数据工程师、数据科学家等这些新的角色不断涌现，都体现了数据分析对企业的重要性。而 HENGSHI SENSE 一站式的数据分析平台能力，让包含这些新角色在内的每一个员工在 HENGSHI SENSE 都可以找到自己的“位置”进行协同，在企业内部的价值发挥到极致。

而对于已经在某一个行业领域提供非常专业服务的 SaaS 和 ISV厂商，比如说工业制造的 MES、ERP、CEM、HR、供应链等等，就可以直接应用衡石的 PaaS 能力，结合自身的业务、应用场景，不需要进行项目开发实施，在 HENGSHI SENSE 可以快速搭建各式各样的数据分析场景直接应用。这样多变的应用场景层就可以产生出多种多样完成度极高的分析场景解决方案，而 HENGSHI SENSE 则作为数据分析平台“底座”为这些应用提供强有力的支撑。

全球权威的技术研究与咨询机构 Gartner 每年都会对 BI 市场进行调查研究，而在之前对 BI 的定义仅仅是 BI ，但从几年前开始把研究市场扩展为【数据分析和 BI】，这其实在传达出一个本质的变化，就是我们如今在面对两个同步高速增长的市场，即垂直的专业数据分析解决方案和灵活敏捷的BI报表工具，这对工具厂商不仅提出了更高要求，也扩大了工具平台的使用范围，不再只局限于企业内部的 IT 部门或者业务人员自助分析，而要更加泛化的面向各路 ISV 厂商伙伴，让数据分析的专业场景低成本的快速搭建，因为数据分析的价值链是更大更广的，而衡石正是在实现 More Than BI 的数据分析基础平台的更大价值。

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