傅一平評語：
最近Tableau退出中國，不知道什么原因，我以前的文章多次說過，BI的核心功能20年就沒變過，自己并不看好BI的發(fā)展，這篇文章給出了一些原因，我總結(jié)如下：
1、買BI軟件的和使用BI軟件的是兩撥人，酷炫功能忽悠了前者，BI平臺到處充斥著半生不熟、花里胡哨的無用功能，很怪
2、BI定位為輕量級的產(chǎn)品，但靈活性無法超越EXCEL，EXCEL成了BI最大的競品
3、BI無法成為高性能的的產(chǎn)品，因為大多BI產(chǎn)品沒有后端數(shù)據(jù)庫引擎的加持，逼著它去跟無所不能的EXCEL競爭
4、BI可視化可能降低了一定的分析門檻，但如果其在知識自動生成方面沒有建樹，BI的決策智能就永遠(yuǎn)停留在60分
正文開始
作者：Dmitry Gudkov是EasyMorph的創(chuàng)始人，這家公司開發(fā)功能強(qiáng)大的無代碼數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和自動化應(yīng)用軟件，為不懂技術(shù)的人員設(shè)計。

EasyMorph創(chuàng)始人Dmitry Gudkov在本文中闡述了商業(yè)智能（BI）行業(yè)停滯不前的窘境以及工具市場的現(xiàn)狀。

幾周前，我在領(lǐng)英上發(fā)表過一篇簡短的文章，質(zhì)疑該行業(yè)是否因為過去十年沒有真正的創(chuàng)新而停滯不前。這篇文章隨即引發(fā)了激烈的討論，許多讀者留下了頗有意思的評論。一些評論者有一個共同點：商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)的推出或部署過于頻繁，卻從最終用戶那里得到不冷不熱的反應(yīng)，長期以來飽受采用率低下之苦。
比如說，一位評論者留言：“對我來說停滯不前的主要跡象是未能兌現(xiàn)自助服務(wù)的承諾。沒錯，可視化因新一波的自助服務(wù)BI工具而變得更好，但令人尷尬的是，用戶采用率仍然低下。”
另一個人對此的回應(yīng)是：“你的評論中認(rèn)為缺少用戶采用這部分對我來說很有意思。作為一名BI開發(fā)人員，我見過無數(shù)項目在數(shù)月內(nèi)耗費(fèi)資源，產(chǎn)品被提升到了生產(chǎn)環(huán)境，你也告知了最終用戶社區(qū)，然而報告工具[似乎]從未得到采用。”
在我看來，缺少技術(shù)突破和采用率低下表明了同一個問題：BI行業(yè)長期以來一直停滯不前。因此，找出用戶采用率低下的原因?qū)槲覀償[脫停滯不前的窘境提供一條線索。那么為什么BI用戶采用率低下呢？
商業(yè)智能一個鮮為人知的方面是它與其他類型的企業(yè)IT系統(tǒng)不同，原因是BI用戶總是有選擇。若是大多數(shù)企業(yè)系統(tǒng)，員工通常無法選擇要不要使用它們。如果企業(yè)組織運(yùn)行一套會計應(yīng)用系統(tǒng)，沒有哪個會計師可以繞過該系統(tǒng)、使用替代方案。另舉一個例子，無論你喜不喜歡，你都必須使用ERP系統(tǒng)。
然而，換成BI平臺就不一樣了，因為用戶總是可以借助用慣了的老式Excel電子表格，而你無法真正禁止使用Excel。事實證明，無法強(qiáng)迫人們采用BI應(yīng)用軟件，他們得喜歡它才行。只有當(dāng)BI應(yīng)用軟件提供真正的價值，他們才會喜歡它。記得有句諺語：“你可以把馬牽到水邊，但沒法逼它喝水？”道理是一樣的。
OK，那為什么企業(yè)用戶一直堅持使用Excel？他們?yōu)槭裁床幌矚g這些嶄新的BI平臺，這些平臺擁有知名行業(yè)分析師盛贊的眾多酷炫功能？為什么沒有這些平臺，他們完全沒問題呢？
在我看來，這是由于BI產(chǎn)品管理很大程度上取決于技術(shù)人員和銷售人員。說到數(shù)據(jù)分析和操作，實際的用戶需求和偏好方面考慮得太少。結(jié)果，我們看到了“酷炫”（對于技術(shù)人員而言）、有時基于AI的（雙重酷炫！）功能，但它們并沒有讓目標(biāo)受眾即用戶的日子過得更輕松，因此采用率很低。
BI行業(yè)存在我所說的“玩具賣家問題”。銷售玩具假定兒童是使用者 （用戶），但父母是預(yù)算持有者和決策者。與玩具銷售一樣，BI部署中的用戶和買家是兩個不同的角色。企業(yè)BI銷售流程主要是為買家（IT預(yù)算持有者）量身定制的，而不是為實際上每天都不得不使用產(chǎn)品的非技術(shù)人員定制的。結(jié)果，BI平臺充斥著半生不熟、花里胡哨的無用功能，在組織購買平臺后沒有人實際使用這些功能。
不妨以AI支持的自然語言查詢?yōu)槔Ｋ鼈円怀鰣鼍退懒恕槭裁矗咳绻阕屑?xì)考慮一下，就會發(fā)現(xiàn)功能顯然未能兌現(xiàn)承諾。它承諾不需要學(xué)習(xí)查詢語言（只需對它說英文，耶！），而實際上，你仍然需要學(xué)習(xí)其相當(dāng)局限的語法，還經(jīng)常會遇到它的種種限制。此外，從更普遍的角度來看，AI根本還沒有為這種任務(wù)做好準(zhǔn)備。當(dāng)前的AI并不是基于上下文，而業(yè)務(wù)分析和推理總是在上下文中進(jìn)行。舉例來說，你不能與Siri進(jìn)行相當(dāng)長的對話，因為Siri無法理解對話的上下文，因此你的每個問題都應(yīng)該在好像沒有之前問題和答案的情況下開始。你無法用那種水平的AI做任何合理的分析，而BI應(yīng)用軟件中的AI水平比這還要差（這點可以理解，因為不是每家公司都有蘋果那么龐大的研發(fā)預(yù)算）。
分析文本摘要生成是另一個大肆營銷的功能，它有悖于數(shù)據(jù)可視化的整個概念，原因是閱讀對認(rèn)知的要求總是比觀看來得高。難怪它從未真正流行起來。
從原生桌面應(yīng)用程序向基于云的SaaS模型普遍轉(zhuǎn)變更是加劇了BI采用方面的問題。談到云，企業(yè)用戶和IT經(jīng)理的要求有時背道而馳，前者通常沒有發(fā)言權(quán)。SaaS應(yīng)用程序模式無法解決任何用戶的問題，而原本期望BI 解決方案解決這些問題。有時恰恰相反，SaaS甚至讓基本的事情變得更糟糕。
比如說，企業(yè)用戶處理大量本地文件：電子表格和CSV文件等。畢竟，并非所有內(nèi)容都存儲在云端。在分析和可視化文件之前，經(jīng)常需要合并這些文件。然而，現(xiàn)在用戶必須將文件上傳到另一臺遠(yuǎn)程計算機(jī)并在那里合并，而不是在本地快速合并。如果合并出了岔子，必須在本地修復(fù)文件，并再次重新上傳。所以一項基本的操作現(xiàn)在需要用戶采取完全不必要的額外操作。
另一個問題：基于云的SaaS應(yīng)用軟件速度很慢，慢得要命。一款工具本應(yīng)該提高生產(chǎn)力，到頭來卻害用戶坐等另一個報告或儀表板加載完畢。這里或那里延遲幾分鐘可能聽起來沒什么大不了，但一年下來，就會損失幾天甚至幾周的生產(chǎn)力。我們的一位客戶反映，使用其中一款主要的在線BI平臺速度很慢，甚至經(jīng)常登錄超時。另一位客戶在看到其數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作流程在本地數(shù)據(jù)準(zhǔn)備應(yīng)用軟件中運(yùn)行后簡直不敢相信自己的眼睛：僅用了20秒就完成，而他在另一款知名的云BI平臺上等待同樣的工作流程通常需要半小時，盡管使用了市面上最昂貴的方案。
改用云服務(wù)常常是將一種類型的問題換成另一種類型的問題，并帶來以前根本不存在的新問題。比如說，云服務(wù)通常帶來限制性的呼叫速率限制（節(jié)流）。改用云應(yīng)用軟件后，你過去在本地系統(tǒng)中可以隨意執(zhí)行的許多操作都受到速率限制。你想在云表中插入100萬行數(shù)據(jù)？沒那么快，你一次只能插入10萬行，并且每小時插入不得超過10次。你想要運(yùn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備流程？沒那么快，如今你只能在最多3路流程中運(yùn)行49次轉(zhuǎn)換，確保不超過云配額的每日限制。
頗具諷刺意味的是，要求用戶使用Web應(yīng)用軟件來工作的同樣那些人沒有在其iPhone上使用應(yīng)用軟件的Web版本。他們不是使用Web版本的Twitter或Facebook，而是從應(yīng)用商店安裝相應(yīng)的原生應(yīng)用程序。原因何在？因為原生應(yīng)用程序更方便、更快速、響應(yīng)更迅即。但是說到BI工具，這些人卻要求用戶使用Web版本。為什么？因為SaaS讓他們的日子更輕松，而不是讓用戶的日子更輕松。這就是所謂的“玩具賣家問題”。
出于多種原因，云和SaaS一直是IT經(jīng)理、開發(fā)人員和供應(yīng)商眼里的天賜之物。云技術(shù)很流行，我們也承認(rèn)，它們在簡歷上看起來很受歡迎。恐怕這就是現(xiàn)在市面上有很多云BI的原因。但遷移到云是否總體上推動了BI行業(yè)的發(fā)展？它是否讓企業(yè)用戶更喜歡其BI應(yīng)用軟件？我不這么認(rèn)為。
相反，滿腔熱情的產(chǎn)品經(jīng)理在企業(yè)BI應(yīng)用軟件中開發(fā)“酷炫”的功能，興高采烈的銷售人員完成交易，激動難捺的CIO獲得了一項被Gartner譽(yù)為今年引領(lǐng)潮流的新技術(shù)，無聊的企業(yè)用戶打開這些應(yīng)用軟件，只是將數(shù)據(jù)從上面下載到Excel中。然后我們想知道為什么BI的采用率如此之低。
BI會往哪個方向發(fā)展？這個問題提得好。我將商業(yè)智能視為一組工具和方法，從可用數(shù)據(jù)中提取知識、積累和共享知識，并利用知識來推理業(yè)務(wù)問題。
也許，我們應(yīng)該試著通過質(zhì)疑行業(yè)的信條或理念來重新審視BI，而不是為圖表中沒用的動畫感到興奮。質(zhì)疑數(shù)據(jù)可視化在商業(yè)智能中的作用，你覺得怎么樣？不用說，數(shù)據(jù)可視化是BI的重要組成部分。沒有數(shù)據(jù)可視化的BI是不可想象的。但原因何在？數(shù)據(jù)可視化是一種從準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)生成知識的神奇方法。
Stephen Few將他的一本書取名為《Now You See It》，正是由于數(shù)據(jù)可視化令人大開眼界。以特定的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)擁有的知識變得不言自明，無須贅言。但數(shù)據(jù)可視化也是一門高度復(fù)雜的學(xué)科。將數(shù)據(jù)可視化使其不言自明是一項高級技能，需要多年的實踐才能養(yǎng)成。Tableau Zen Master稱號的存在是有原因的。
也許我們應(yīng)尋找使數(shù)據(jù)可視化更容易的方法？Tableau在降低門檻方面做得很好，但為什么止步于此？或者，除了數(shù)據(jù)可視化外，我們應(yīng)該嘗試尋找實用又方便的方法從數(shù)據(jù)中提取知識。需要有其他簡單又方便的方法來構(gòu)建和維護(hù)圍繞數(shù)據(jù)的知識體系，需要人們積累、發(fā)現(xiàn)和彼此輕松分享知識的方法，需要使解釋不言自明的方法。可惜業(yè)界在這方面做得很少。
我們可能還應(yīng)該對BI流程的推理部分做一些事情，因為它在很大程度上仍處于BI應(yīng)用軟件的范圍之外，即使用于推理只需要商業(yè)智能，除此之外不需要別的。目前，我們不太了解從BI獲得的知識如何用于決策以及這些知識到底如何影響決策。知識提取和推理之間的關(guān)系目前沒有被軟件所獲取，因此是不可審計、不可探索、不可管理的。
我不知道治愈BI行業(yè)的“良方”會是什么樣子，但我知道什么表明良方有效——它應(yīng)該將工作生產(chǎn)力提升到一個全新的水平。主流用戶絕對討厭這個想法：恢復(fù)到舊的做事方式。
最后，容我向決定采購BI和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具的IT經(jīng)理給出一番建議。
下面幾條建議針對不希望看到這個局面的這群人：投入了巨額預(yù)算和許多人的精力，到頭來發(fā)現(xiàn)你的同事背地里討厭你強(qiáng)加給他們的嶄新BI平臺，想方設(shè)法避而遠(yuǎn)之：

1、將很高的用戶采用率作為采購BI平臺的主要目標(biāo)。

2、記住你可能不是BI應(yīng)用軟件的最典型用戶，因此你對可用性和實用性的看法可能沒有看起來那么重要。優(yōu)先考慮在新應(yīng)用軟件上花費(fèi)的時間會比你更多的那些人的反饋。

3、不要就因為某個系統(tǒng)是“免費(fèi)的”或“無論如何是捆綁的”而強(qiáng)迫你的用戶使用它。免費(fèi)的東西可能有很高的間接成本。

4、堅持使用無聊乏味的基本功能。學(xué)會淡化“酷炫”功能，并對營銷人員吹噓基于AI或使用某種“魔法”的產(chǎn)品保持謹(jǐn)慎。它們的唯一用途可能是讓你這個決策者留下深刻印象，或者在決策清單上打勾。

5、別理睬運(yùn)行速度慢的軟件。速度慢的軟件其實非常昂貴。

6、在做出最終決定之前，應(yīng)毫不猶豫地進(jìn)行長時間的試用。讓幾組用戶使用不同的建議工具，在幾個月內(nèi)針對實際任務(wù)的真實數(shù)據(jù)試一下效果。

7、表明軟件應(yīng)用程序是正確選擇的一個有效指標(biāo)是，企業(yè)用戶不喜歡沒有它這個想法。如果他們不在乎有沒有它，請繼續(xù)尋找，或考慮完全放棄購買任何產(chǎn)品的想法。