彭友们好，我是老彭。有些人天天喊高大上的数据湖、湖仓一体、DataOPS，其实那些都是高端玩家。从统计学上来说，用新技术的永远是少部分，而沉默的大多数仍然需要使用很多看上去已经喊了很久的技术，比如BI。
按理来说，规模型企业数字化转型应当是一个渗透企业的战略，也应当是赋能业务一线人员的方式。
但是数字化转型到底是要落地的，落到哪里都不如落到业务线上最容易体现价值，因此企业级BI的需求必然旺盛。
企业级BI不仅要能够在业务需求角度以数据分析助力智能决策，还必须能在组织及应用等多层次满足规模型企业的复杂需求。
但是很多人到现在仍然不太明白BI的价值到底是什么，仅仅是个报表吗？还是拖拉拽？报表和BI有啥区别？敏捷BI又是啥？BI到底解决什么问题？现在最新的BI产品能做什么？
最近翻到一本企业级BI白皮书，讲得还算清楚。首先要明确的是我们到底在什么阶段。就像老彭之前吐槽的，你开个苍蝇馆子，要啥数字化转型啊？同理，只有企业发展到一定阶段，我们才需要做更加精细化的管理。
管理学家伊查克·爱迪思（Ichak Adizes）的《企业生命周期》，它将企业周期分为 10 个阶段：孕育期、婴儿期、学步期、青春期、壮年期、稳定期、贵族期、官僚早期、官僚期、死亡。
我们所说需“装备”企业级 BI 的规模型企业，指至少处于壮年期。这个时期的企业用户规模大、组织效率高、产品质量好、市场能力强，但也往往是需要通过数字化能力实现平衡发展的关键阶段。
一直在说企业级 BI，那企业级 BI 到底是什么？和传统 BI 有什么区别？为什么规模型企业需要“装备”上它？首先，我们要了解企业级 BI 的定义和能力。
规模型企业对于 BI 所提出的企业级能力要求，指的是能够应对规模型企业在复杂的业务经营和快速迭代的环境中所面对的问题的能力。
我们说企业发展到一定阶段，必然会遇到5个方向的问题：
- 面对系统、数据的高度复杂性，如何统筹线上线下，实现“统一”？
- 面对业务参差多态，如何满足个性化需求，实现在不同业务线的快速复制与迭代？
- 面对规模化特征，如何采用前瞻性技术，应对系统兼容，实现持续高可用？
- 面对各类潜在风险，如何在满足业务的同时，实现精细化管理，保障系统与数据安全？
- 面对组织升级需要，如何既满足企业战略和决策需求，又适配未来技术发展？
规模型企业需求往往是复杂且多视角的。企业整体、IT团队、业务团队等等所关心的，通常不一样。例如，企业整体可能关心如何通过系统工具，帮助团队提升能力，实现组织升级；IT团队注意的可能是工具的资源管理与运维问题；业务团队想了解的或许是日常使用的效率。
因此，面对规模型企业的多层级需求，传统 BI 已经难以满足，需要提升至企业级 BI来帮助企业应对数据层、业务层、技术层、组织层等等的多重挑战。而这些挑战背后最核心的问题，就是“让业务用起来”。
企业决策发展阶段，可以划分为三个阶段：“决策支持”、“增强决策”和“决策自动化”。
决策支持：大多数的决策支持都来自于人力或者各种报告。增强决策：基于现有信息判断的各类建议、批准和否决等各种决议。决策自动化：自动进行各类决策，例如审计和决策自治。
在这个前提下，BI+AI就是必然的趋势。在N年前，还是传统报表平台的天下，对应的就是上图中决策支持的场景。之后，就是传统BI的领域，对应的就是增强决策的场景。再后来，就是报表与可视化的天下。看这个趋势，业务人员的参与度是不断增加，不断深入的。
BI 起源于决策支持系统，从一开始以IT主导的传统报表式分析，转变至以数据分析师主导的自助式分析，到现在，它开始融合大数据、AI 能力，往数字化更近一步，已成为以业务人员主导的智能化分析。
因此一个好的BI产品应该能从组织、安全、规模、统筹、敏捷等五个层面全面发展，解决企业发展中面临的各类问题。
统筹力——面对系统、数据的高度复杂性，如何统筹线上线下，实现“统一”？
敏捷力——面对业务参差多态，如何满足个性化需求，实现在不同业务线的快速复制与迭代？
延展力——面对规模化特征，如何采用前瞻性技术，应对系统兼容，实现持续高可用？
安全力——面对各类潜在风险，如何在满足业务的同时，实现精细化管理，保障系统与数据安全？
组织力——面对组织升级需要，如何既满足企业战略和决策需求，又适配未来技术发展？
