善战者，求之于势，不责于人。
——《孙子兵法。势篇》
不得不承认，互联网的确改变了一切，“失控”正在每一个领域发生。顺势而为是每一个做企业的人应该要做的事情。
十几年前，笔者还执迷于IT时代的ERP、OA、CRM这些名词的时候，BI(商业智能)还是一个非常高大上的词汇。每一个软件厂商都会跟你描述一个叫做“驾驶舱”的玩意。似乎在那个“舱”里，老板就可以完全掌握和操纵企业的一切。那个时候，哪一个CIO不希望赶快把这么个好东西呈现给老板，以呈现出ERP的“价值”。所以，“管理软件”被称之为只服务于“管理者”的说法，是很有市场的。
不得不说，传统BI系统是依附于ERP这些管理软件的。更多的提供给领导者一个通盘了解企业的路径。而BI软件因为异构系统之间的数据获取等诸多技术问题，被认为是一个费用高昂的工具。但笔者更相信，BI软件的高昂费用最大的因素不是技术问题，而是因为他是给BOSS直接使用的，而他才是这个项目的最终拍板人。
如果我们一定要做深刻的挖掘的话，传统BI的局限性是由当时的管理模式决定的。也就是控制(确切的说是有经验者的人为控制)是企业管理非常重要一个职能，尤其当企业做到有规模的时候。归纳起来，传统BI有几个局限，限制了它的使用。
1、 技术要求高：BI要求将更多的业务流程中的数据通过驾驶舱的方式呈现出来，但限制于当时的技术架构和工具，异构系统间的数据采集是一个很大的问题，倒不是没有办法解决，而是在响应速度，系统稳定性，开发难度上具有很大的挑战，同时，不同软件厂商的自我利益保护，也限制了BI厂商的大规模推广。
2、 费用高昂：如前所述，高昂的费用是限制企业使用BI的重要因素。在国内基本没有成熟BI厂商的境况下，国外BI高昂的价格(动辄几百万的价格，帝国主义一向如此！)令很多企业望而止步。而有的时候，EXCEL表其实就可以解决老板的问题了。
3、 应用者的范围狭窄：软件系统大多数是为管理者服务的，基于企业内部利益博弈的关系，这便决定了管理系统的推广过程必然遇到来自于基层的阻力。更何况BI是更多的赋予领导者监控下属的行为。而在中国的管理环境下，BI不能得到大规模使用也是有原因的。
4、 BI操作的不友好：BI更多的将企业的管理现状呈现给领导者，号称具有洞察业务的功能其实只是镜花水月。而领导者其实每天面对的是商业的快速变化，缺乏交互和进一步深度挖掘的静态交互页面往往限制了领导者想要快速应对市场的能力。而当领导者提出新的业务模型的时候，CIO们可能需要数周或者一个月来完成新的模型的开发和呈现。因此我们看到的更多的BI应用在于财务管理、成本管理这些内部应用上，对于外部市场数据的业务支持上，这个中国BOSS最关注的应用场景，几乎是缺失的。
非BI不好，而是在中国的市场，水土不服！
当然，与诸多大型的BI产品(如Cong/BIEE/BO)相应对应的，为适应中低端的市场，也出现了一些敏捷型BI产品，qlikview ，Tableau。2016年7月，阿里发布了quickBI ，在成本和部署上都突破了以往。对普及BI起到了很好的作用。但笔者在研究这些BI产品的时候，发现，BI产品都没有脱离一个问题，就是太技术化，操作基本都需要技术人员来完成。而笔者这几年在对企业的了解中发现，对数据产品的应用需求越来越多的来源于各个中层甚至基层部门，他们都希望能够直接将数据实现变现。并且对于中小企业来说，这样的产品应用也需要更加庞大的技术队伍来支撑，终究还是有一定的局限。
我们从管理的变革角度出发，来分析为何BI的应用需要下沉。
第一，互联网对企业管理的冲击表现在诸多的方面，最显而易见的就是管理的失控。对于企业主来说，会发现，无论是管理组织还是企业员工个人，都在发生着变化。小米，阿里，海尔的组织模式，是业界这种变化的先行者。管理组织正在向小型化、项目化演变。管理者的经验在决策过程中的地位正在下降。我们不得不发现，企业员工完全有自己的见解和主张，对一件事情的完成有独到的方式。这种变化其实得益于互联网贡献了太多的知识，以及在人际交往和经验分享上的便利。有太多的方式供员工选择，为什么要听命于一个老朽？
第二，互联网带来的另一个冲击是市场的快速变化的压力与日俱增。这种变化是全球性质的。市场需求几乎每天都在以各种方式变化着。电商的强势发展，让产品和价格及其透明，地域优势和产品优势正在丧失殆尽。在这种种情况下，企业主更希望有一款能应对市场变化的产品，而对这种系统的需求，要高于传统的BI或者ERP的需求。笔者亲历的某友，某蝶的衰落和转型便是实证。而ORALCE、SAP正将产品开发和市场推广的重点转向了互联网的应用。
第三去中心化正在组织的资源分配中，开始发酵。笔者一直以来非常强调IT部门的集中化管理，这样保证了流程管控的统一性和数据的集中管理。但业务部门对数据的需求是快速而灵活的。即便是阿里、海尔、小米这样异常重视数据的企业，笔者也发现，数据部门对基础业务的支持也是非常有限的。这便驱动了业务部门对外部数据分析业务的需求。而这种需求一定是场景化的、灵活的、低价格的。
最后，大数据的兴起是推进BI应用下沉的另一个重要的因素。大数据在强调数据的“大”的同时，也更强调了数据获取技术的变革和便利。开源式的数据爬取和数据处理技术，令企业的IT投资重点从关注软件到关注数据，从关注流程到关注数据呈现的结果和对未来的预测。
因此，笔者对BI的变革提出以下几点看法：
1、 BI从重视IT技术转变到重视数据技术。尽管IT技术和数据技术如同卵双胞胎一样，是不可分割的，但笔者仍然需要强调的是，现今企业更加注重的是数据对决策的支持作用。相应的在BI的成本投入上，技术的复杂不再是费用高昂的借口，数据以及所呈现出来的价值，是企业愿意买单的唯一驱动力。
2、 数据的洞察能力和便捷的深度挖掘，是BI产品可以被广泛使用的重要价值所在。BI产品不应该再成为领导者的独角戏。BI应该利用“大数据”服务于更多层级的工作人员，数据所呈现出的结果以及可以实现预测的能力，需要发挥到各个岗位的工作人员身上，当下的企业员工，都具有独立做出判断的意愿，倘若BI在一定程度上能辅助甚至支持到他的判断和决定，这是员工发现和肯定自身价值非常重要的武器。企业不会再感叹“队伍不好带”。顺势而为才是良策。
3、 场景型BI是BI产品开发的方向。所谓场景型BI其实正对应着不同层级对BI产品的渴求。BI对决策的支持不再只是“高大上”的领导决策，对于每一个小的部门甚至岗位，他们都需要解决非常具体的问题，比如下个月的促销选择什么产品，定价多少；我的文案该怎么写等等这些非常具体的问题，承载数据的BI产品都应该可以支持到他们。
4、 轻前端，重后端，这时现代互联网产品开发的基本思路。强大的后台功能是前端简洁美观的重要支撑。再就是移动应用，尽管企业现在更多的还是在PC端实现工作，但移动端的产品在交互和交流上有着不可替代的优势，这是BI产品可以高频使用的重要因素。
5、 关于SAAS架构。不得不说，SAAS模式，越来越被企业接受。很大的原因，在于BI正从集合企业内部数据转变为内外数据结合，内外部数据的结合是企业快速应对市场变化的重要解决方案。而要实现庞大的外部数据的接入，对于一个企业来说是不可接受的，更多的外部数据将以API的结果输出形式集合到企业中。当然，这种模式依旧在营销领域更能被接受。
文章最后，笔者推荐一款轻量级的数据应用产品，开发者也许得益于alphgo的灵感，把这款产品取名为“决策狗”。这款产品主要是通过对行业以及企业内部的数据分析，帮助企业解决营销领域的诸多决策性问题，比如市场可行性分析，产品研发策略，促销时机选择，企业客户画像以及精准营销等。这款数据产品以BI的形式体现了出来，但是却与市面上所有BI产品重技术，轻业务的开发理念完全不同，这款产品更多的站在了用户使用的角度。
1、产品开发基于业务模型的概念，开发者将诸多的业务模型拟合成了一张张的数据图表，使用者完全不需要自己对数据维度进行分析，可以直接提出业务问题，继而找到对应的数据图表进行业务决策。
2、产品具有极强的定制化功能，可以根据业务个性化需求，演化出多种业务分析模型，非常适合企业在产品开发立项，市场可行性分析等方面的探索和决策
3、产品部署快速，从业务需求讨论到数据模型开发，一个星期之内就可以部署完成。
4、大数据的底层架构，平台已涵盖大量的行业和互联网数据，可以快速集成企业内部各种异构系统的数据，在数据仓库中进行业务模型的构建。
