请不要将数据中台做成BI！.docx

为什么会这样呢？BI作为IT界“颜值担当”，那可是一直是一项叱咤风云的数据应用技术。曾几何时，为了一张报表、一个大屏，有多少企业都愿意为其“豪掷千金”！为什么现在很多企业又都对其失去了兴趣了呢？

今天我们一起聊聊这个话题！欢迎留言区谈谈您的观点。

1BI到底有没有价值？

BusinessIntelligence（商业智能），简称BI。

BI一词最早是由Gartner在1996提出的，Gartner将商业智能定义为：描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统辅助商业决策的制定。

也有的说BI这个概念，早在1989年IBM的研究员就开始使用了，他将商业智能定义为：对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。

但不论是Gartner提出的还是IBM提出的，不论是1989年还是1996年，总的来说，BI不是一个新事物，而且已经有近30年的历史了。BI为企业提供了一种迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，通过将这些数据转化为有用的信息，从而帮助企业进行决策。

可以肯定的是，在过去的30多年里，BI还是在一定程度上发挥了它的价值的，例如：给领导提供了一些辅助决策的数据报表，以及一些漂亮的可视化数字大屏，等等。

随着数字化的不断发展，人们对数据洞察力的期望越来越高，渐渐的人们发现：不是企业不再需要BI，而是成功的BI实在太少了。那些原本为领导提供决策的数据报表，往往被领导束之高阁，而那些“漂亮的数字大屏”也沦为了“面子工程”，只有在上级领导视察，或外部单位考察的时候才拿出来“装装门面”。

说好的“数据驱动”呢？，说好的“帮助企业做出明智的业务决策”呢？除了上了一个BI工具，开发了一套数据报表，似乎什么也没剩下！

就这样，传统BI项目的失败率一直居高不下，这让越来越多的企业对其失去了信心！

2BI项目为什么总失败？

说到“传统BI的失败”，90%的人都会想到的是：传统的数据仓库、数据分析技术不能满足日益增长的客户用数需求,企业应该需要有一个更灵活、更敏捷、更智能的BI工具。

的确。“传统BI工具不好用，在功能、性能方面应对企业日益增长的数据量和用数需求显得越来越力不从心”！这确实是一个导致传统BI项目不好用、没人用的一个原因。但这还不是传统BI项目失败的本质原因。根据笔者多年在数据领域的经验和观察，BI项目之所以失败，本质上概括为以下两方面原因：

太把BI当做一个“项目”去做

很多企业实施BI项目，都是通过BI领域的供应商去实施的，在既定的项目框架（目标、范围）下，由供应商负责需求调研、方案设计、数据建模、数据采集、数据处理、数据分析界面开发等项目全过程。而在这个过程中，企业作为业主方参与的深度不足，技术和知识没有从供应商哪里很好的传递下来，从而导致将BI项目做成了一个一次性的“工具型项目”。

殊不知，数据驱动需要持续的数据运营。

企业的管理和业务是灵活多变的，缺乏持续的数据运营机制，没有配套的数据分析人员，而只是依靠供应商提供的几个固定的分析界面、固定的数据报表，再加上数据更新不及时，这样的BI注定是用不起来的。在传统BI的实施过程中，常常出现一期项目看起来效果不错，但企业后续的新需求、新项目就变得遥遥无期，或者烂尾。这是项目制BI固有的顽疾！

没把BI当做一个“项目”去做

如果说，将BI作为一个“工具型项目”、“项目型项目”去做，由供应商交付项目验收之后，BI工具就被束之高阁，是传统BI项目失败的一个核心原因。而另一个原因就是：没把BI当做一个“项目”去做。

大家都知道项目有三个要素：时间、成本和质量。而这三个要素传统BI项目做的都不好。

时间上。业务需求不明确，业务与IT之间往往需要来回倒腾、确定需求。当然也存在技术上的延迟问题，导致BI项目无法按计划及时完成。模糊的需求、技术的延迟，拉长了交付的周期，等需求开发完了，发现业务需求已经发生了变化。

成本上。企业采购机构BI软件往往需要耗费大量成本，尤其是一些国外的软件，例如：SAPBO、OracleBIEE等。另外，BI项目要获得一个较好的分析结果就需要对数据进行有效的处理，缺乏数据治理能力的BI项目，往往耗费大量的人工成本，来对脏数据清理和大量长尾数据的处理，既消耗了大量的成本，又出不来有价值的分析。

质量上。数据的不及时、不完整、不准确是数据分析项目最大的问题。另一个问题是：太技术导向，导致业务与技术之间脱节，从而使得BI项目的目标偏航，让BI沦为老板看的报表系统而不是当作整个公司数据驱动系统。

3数据中台的诞生！

毋庸置疑，数据是有价值的，将数据作为生产要素，把数据比作石油、金矿，其实毫不为过！在如今的数字化时代，数据大爆炸，对于企业来讲，缺少的并不是数据，而是如何有效的管理和利用数据