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BI国产化替代,必须要弄懂的2个关键

资讯 2022-11-24 10:35 223人浏览 1人回复
摘要

自“十四五”以来,我国诸多政策开始推动信创产业的深入,实现关键数字技术自主研发和自主可控。我国信创产业竞争力不断突破,国产化进程稳步推进。2022年开始政策重点提及“数字经济”、“数字政府”和国家信息化。 ...

自“十四五”以来,我国诸多政策开始推动信创产业的深入,实现关键数字技术自主研发和自主可控。我国信创产业竞争力不断突破,国产化进程稳步推进。2022年开始政策重点提及“数字经济”、“数字政府”和国家信息化。在此背景下,BI产品作为数字经济的重要一环,也迎来了重大机遇。


目前,以永洪BI为代表的国产BI产品,在产品能力方面已经不输于国外产品,并在功能方面更加贴合国内企业。以Tableau为例,这是一款在国外十分流行的BI产品,具有数据分析及可视化能力,支持多源数据及加工清洗。但无法独立完成复杂业务的处理,缺乏数据填报等功能,更无法适配国内的复杂报表。


但国外企业对于数据应用的理念与模式更加成熟,其特征在于基于实际业务场景需求,部署并运用BI工具,使数据可以有效改善和驱动业务。而国内企业大多是以新技术运用为主,先部署系统,后考虑业务。也正因如此,国外BI率先进入业务用户商业分析时代。


因此,企业在选购替代性BI产品时,不仅要对比产品的能力,还应当注意两个问题:场景的适配性和业务的融合性。


场景的适配性来自于更了解客户

国内外企业在数据应用方面有着巨大的差异,包括使用场景、操作习惯、功能需求等。由于永洪科技等国内BI厂商具有本土服务优势,因此可以将场景需求归纳总结,开发出标准的产品功能,并支持定制化开发。


永洪BI开发了许多适配本土用户真实场景的功能:广泛的数据源接口、可视化数据报告、自助式探索分析等等,与AI深度融合之后,让本土用户在面对复杂的报表、企业级管理困境时能够轻松快速地制作并分析数据报告,实现各类预测分析。


强大的技术能力是支撑场景适配性的关键。面对企业越来越多的数据量,以及在业务端对于精细化数据的需求,永洪BI自主研发了VooltDB高性能计算引擎,拥有列式存储,分布式计算等技术,能够实现亿级数据秒级响应,并且得到了多家全球性大型集团企业的应用与实践。这也是各个大型头部企业将永洪BI作为集团级的数据分析平台的原因之一。


业务的融合性需要全员用起来

近年BI市场的发展趋势明显呈现出从IT走向业务、从报表工具走向分析决策的特征,开始逐渐步入业务用户商业分析的时代。


让BI工具与业务融合,有效驱动业务增长,关键在于让业务人员成为数据分析的核心。


永洪BI定位为“面向业务的数据分析工具”,以业务用户/分析师为主,在数据分析过程中,当业务用户/分析师有需求和问题时,IT工程师只需负责把基础的数据整理好,其他数据准备和报表开发都让业务人员通过拖拉拽的方式完成,同时也可以进行“究其原因”的探索式分析,让业务人员可以真正通过数据提升业务效果。



业务人员更了解业务,缺乏的是数据分析能力。因此永洪BI在产品设计上极大地降低了使用门槛,对于数据报表,通过拖拉拽数据指标的方式就可实现。对于深度分析,则以“平民化”的理念深度融合了AI增强分析模块,让业务人员可以深入挖掘数据价值,赋能业务增长。


永洪BI可以全流程可视化建模,降低AI应用门槛,让AI应用走进业务,让业务人员上手更简单。其中内置了5种类型,20余种插件化算子,可以满足常用分析场景,使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析。



正是凭借强大的产品能力、场景的适配性和业务的融合性,永洪BI逐渐成为了国产化替代的首选。以某大型国有银行为例:


该银行一直使用国外某传统BI工具,2020年开始进行国产化替代工作,并想要升级新一代敏捷BI,以更好地支撑业务发展,具体需求包括:


● 搭建全行统一数据分析平台,替换自研报表平台、国外传统BI平台。

● 建设高效的交互式查询引擎,实现千亿级别数据量敏捷分析。原系统是用Hive引擎来查询,速度很慢,有时查询一张100条数据的报表需耗时几分钟。

● 满足全行业务分析师在线数据挖掘和业务探索的需求,服务集团及分子公司上万业务用户。

● 需要丰富精致的数据图表样式。原有报表图表样式仅10余种,难以满足丰富精致的数据图表样式需求。

● 需要规范安全的权限管控机制。支持集团、区域、项目、不同中心以及子公司等多层级、分角色、分用户、高安全性、易操作的权限管控保障要求。


永洪科技为该行搭建了完善的敏捷BI技术架构:


平台建设与场景应用

该行项目由永洪科技上海研发中心牵头,全国5大研发中心参与。构建全行级统一数据分析平台,覆盖多个核心业务领域。


数据层建设

建设华为云FusionInsight智能数据湖,对接河图、GaussDB200,大大加速了数据查询与计算的速度。


资源隔离采取分数据库的方式,保障各个部门之间的权限不互通,访问到独立的BI系统。


BI系统部署

为了应对能支持大规模分析场景的落地,部署了200+套docker容器 + BI系统,在用户访问系统时,进行各个docker容器的分发,确保负载均衡。



场景方面,覆盖了该行的主要业务,实现数据驱动业务增长:


01

零售业务资金交易监测

通过开发零售业务资金交易监测模型,建立资金外流管控驾驶舱,图形化展示各分行资金流入流出情况及支持多维度逐级下钻,实现了个人存款资金流入流出整体视角,精准探查资金流向及用途,快速定位和管控可疑商户,支撑业务有针对的对客户进行营销、风控等,提升该行资金运营和管理能力。自投产以来累计探查出15000多家存在资金流出风险的商户,涉及金额646亿。


02

分行个人金融业务

通过BI界面定制,获取对应的业务数据,搭建网点竞争力指标体系,既满足了直达省、市、支行、网点级的数据需求,又实现对网点竞争力指标数据灵活便捷的自主定义展示,方便各层级掌握网点经营情况。大大减少原先通过各类查数平台手工制作报表的工作量,增强了对基层营销、管理一线的支持,提升数据创新效能。


03

打造金融核心营销数据产品

实现对网金巨大流量高效、透明、便捷的变现,并通过良好的客户体验、反哺流量生态,实现流量的增值保值,提升金融服务的健康度。


04

托管全行运营分析

基于即时BI平台,完成29个全行资产托管重点业务环节运营监控分析,图文并茂的显示了业务运营价值和数智创新能力数据,为后续资产托管业务经营管理规划提供了有力依据。


05

普惠金融

借助即时BI平台,以多种数据维度、多种展示形式构建普惠金融业务发展全景视图,支持按地区、行业等不同维度进行普惠业务运营情况展示,支持按照地区下钻、展示二级行的业务运营情况,进一步提升该行普惠金融业务管理能力和科学决策水平。


经过建设,目前该行BI平台已推广至30个业务部,包括公司金融业务部、金融市场部、风险管理部、人力资源部、管理信息部等部门。形成了5000多张BI报表,日均报表访问量千余次。对于分行,目前在营销、运营、风控、普惠等领域完成15+应用场景。


总而言之,国产化趋势不可逆,企业在选择国产BI产品时,需要在考察产品能力的同时,重点关注场景的适配性和业务的融合性,使数据植根于业务、服务于业务,让业务用起来,释放数据价值,驱动企业持续健康发展。


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