挖出的东西是有价值的吗?第一个问题解决的是 “BI能做什么”的问题,第二个问题则关乎“BI该做什么”。没错,我们通过BI强大数据分析处理能力可以得出这样或那样的结果,不过,这些结果真的重要吗?真的值得大费周章去获得吗?上文那位CIO曾举例说“我挖出了谁是交易中心收入最高...
显示全部挖出的东西是有价值的吗?第一个问题解决的是 “BI能做什么”的问题,第二个问题则关乎“BI该做什么”。
没错,我们通过BI强大数据分析处理能力可以得出这样或那样的结果,不过,这些结果真的重要吗?真的值得大费周章去获得吗?上文那位CIO曾举例说“我挖出了谁是交易中心收入最高的——那用得着你挖吗?数据库一个sql语句就出来了。”
的确会存在这样的IT人员,出于对BI的盲目崇拜,什么都要分析一下,无意中把简单问题搞复杂了。技术手段可以实现很多目标,但在实施之前,最好先调查清楚,这件事是不是有做的必要,以及,其投入产出比是怎样的。IT人员应该学会判断如何用有限的资源,去做最有绩效的事。
挖出的东西你敢用吗?技术人员是非常讲究精确、讲究有序和结构化的,然而,生活中不是任何事务都可以套之以简单的“数据模型”,事物间错综复杂的联系以及其微妙的关系有时真不是技术手段能穷极的。软件工具可以帮助人做一些数据处理和结果预测,然而真实的情况如何,有时候还是要下去走一走、看一看,要自己判断和区分。“放到软件里东西都是固化的。这就好比炒股,有那么多分析软件,最后决策还是得靠人的判断力。”正德人寿保险公司
CIO裴兆旭先生在一次采访中如此对CIOAge记者说。
BI也一样。或许有一天,对于企业来说“没有BI是万万不能的”,但CIO和CEO们应该时刻记得:BI不是万能的。无论你的原始数据是多么的精确,无论你的分析模型是如何的完美,决策者们都不应该完全迷信技术。而鉴于当下BI厂商们在前两步(原始数据采集筛选和数据处理分析)上都还远不够成熟,对于BI得出的结论就更应该慎之又慎了。
尽管如此,BI并不是一无是处。现实中并不乏BI实施成功的案例。但是回顾这些成功者的足迹,大都有以下几个特点:一、企业信息化整体水平较高;二、实施者对企业的业务内涵和BI要求理解比较深入;三、BI实施有重点,并不在大而全的宽泛范围内乱实施;四、成功的BI更多的是针对企业内部数据的分析,少有综合外部市场的案例。
在对待BI的问题上,CIO们应该时时保持清醒的判断力,即不要盲目迷信,也不应讳莫如深,多总结多观察,从企业个性化需求出发,在合适的时机选用适合的BI系统。
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