提到BI商業(yè)智能，許多人會(huì)想到報(bào)表。在最初的BI實(shí)踐中，諸多企業(yè)確實(shí)將BI等同于將數(shù)據(jù)用可視化的方式呈現(xiàn)出來(lái)。隨著人們對(duì)于數(shù)據(jù)應(yīng)用理解的深入，企業(yè)已經(jīng)不滿足于簡(jiǎn)單的報(bào)表功能，在技術(shù)上要求BI平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一體化、標(biāo)準(zhǔn)化的整合與處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與挖掘。而在目的上，則從“數(shù)據(jù)查看”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;推動(dòng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值”。
Gartner認(rèn)為，數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者正在循序漸進(jìn)地將重點(diǎn)從工具和技術(shù)轉(zhuǎn)移到作為業(yè)務(wù)能力的決策上。
永洪科技一直以“釋放數(shù)據(jù)價(jià)值”為使命，通過技術(shù)與服務(wù)，幫助客戶運(yùn)用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，提升商業(yè)決策能力。
從決策支持到決策智能
永洪科技認(rèn)為，對(duì)于業(yè)務(wù)決策的提升，應(yīng)當(dāng)基于數(shù)據(jù)做到對(duì)業(yè)務(wù)結(jié)果、業(yè)務(wù)過程和業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)等的全方位支撐與洞察。
1、從決策需求出發(fā)的數(shù)據(jù)可視化
在數(shù)據(jù)體系的建設(shè)中，永洪BI考慮到不同企業(yè)的業(yè)務(wù)屬性及場(chǎng)景，從業(yè)務(wù)中挖掘核心指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建。這些豐富的數(shù)據(jù)指標(biāo)匯總建立出多元的可視化報(bào)表，可以真實(shí)反映業(yè)務(wù)的整體運(yùn)營(yíng)情況，為管理者做出科學(xué)決策奠定基礎(chǔ)。
以永洪BI的領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙為例，是一個(gè)為管理層提供“一站式”決策分析支持的平臺(tái)，側(cè)重于對(duì)戰(zhàn)略規(guī)劃的分解和細(xì)化，通過一系列量化指標(biāo)使企業(yè)高層管理人員能及時(shí)、準(zhǔn)確地把握和調(diào)整企業(yè)的發(fā)展方向。從管理者的決策環(huán)境，通過整合各方數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)探索、指標(biāo)監(jiān)測(cè)、業(yè)務(wù)預(yù)警、預(yù)測(cè)分析等，再基于可視化能力，動(dòng)態(tài)、真實(shí)地對(duì)業(yè)務(wù)情況進(jìn)行展示、監(jiān)控。
永洪BI的領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙相較于傳統(tǒng)的分析方式有五大特點(diǎn)：
第一、直觀性。決策關(guān)鍵信息都在一張界面；
第二、可配置。在面臨需求變換時(shí)，能夠靈活的對(duì)圖表樣式、指標(biāo)、布局進(jìn)行配置；
第三、敏捷性。將分析主題、內(nèi)容、指標(biāo)確定后，通過定時(shí)加載數(shù)據(jù)，整個(gè)駕駛艙都是實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)展示；
第四、全面性。橫向是業(yè)務(wù)的全面，縱向是層級(jí)的全面，上卷、下鉆功能滿足企業(yè)自上而下的管理模式；
第五、多維性。體現(xiàn)在權(quán)限、指標(biāo)、圖標(biāo)的多維。
以此，通過對(duì)業(yè)務(wù)實(shí)際情況的考察，提煉出核心數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙顯性化的為管理者提供關(guān)鍵的、領(lǐng)導(dǎo)所關(guān)注的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，作為做出科學(xué)決策的基礎(chǔ)。
（2）基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)過程的預(yù)知決策
業(yè)務(wù)發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，雖然在業(yè)務(wù)制定時(shí)會(huì)進(jìn)行詳細(xì)的規(guī)劃，但在執(zhí)行過程中會(huì)產(chǎn)生諸多不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，需要在管理者及時(shí)的了解和掌握業(yè)務(wù)情況的同時(shí)，對(duì)突發(fā)狀況及風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速?zèng)Q策以應(yīng)對(duì)。
在此過程中，對(duì)于業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)知成為了決策的關(guān)鍵，將風(fēng)險(xiǎn)的事后管理轉(zhuǎn)變?yōu)槭轮猩踔潦鞘虑埃行?yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)情況，提升決策效果，其中風(fēng)險(xiǎn)管理的自動(dòng)化是核心之一。
以永洪BI的實(shí)踐案例為例：
該銀行過往大部分風(fēng)險(xiǎn)防控模式以事前防控與事后處理為主，事中實(shí)時(shí)監(jiān)控能力偏弱，導(dǎo)致業(yè)務(wù)調(diào)整決策能力差，風(fēng)險(xiǎn)效果管理有明顯的滯后性。永洪BI通過預(yù)警總覽、預(yù)警特征分析和預(yù)警分布三個(gè)模塊，強(qiáng)化客戶對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)事件的預(yù)知、決策和管理能力。
預(yù)警總覽模塊通過交易總數(shù)、預(yù)警總數(shù)、日攔截欺詐個(gè)數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)，反映當(dāng)前總體的預(yù)警態(tài)勢(shì)；進(jìn)一步針對(duì)釣魚網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)時(shí)偵測(cè)，包括對(duì)釣魚網(wǎng)站的舉報(bào)、偵測(cè)、攔截和關(guān)閉；最后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件等級(jí)進(jìn)行智能化問題挑戰(zhàn)與認(rèn)證，比如采取黑名單拒絕、白名單放行、人工外呼、交易挑戰(zhàn)等動(dòng)作，并對(duì)攔截動(dòng)作進(jìn)行分布分析和趨勢(shì)分析。
除了預(yù)警總覽模塊，還為該銀行設(shè)計(jì)了其他兩個(gè)模塊：預(yù)警特征分析模塊和預(yù)警分布模塊。預(yù)警特征模塊包括：預(yù)警處置分布、風(fēng)險(xiǎn)交易預(yù)警率、預(yù)警客戶年齡分布等；預(yù)警分布模塊包括：預(yù)警交易全國(guó)省份前五、預(yù)警交易7天趨勢(shì)、預(yù)警交易明細(xì)滾動(dòng)等。
其中，對(duì)于關(guān)鍵指標(biāo)可以進(jìn)行高亮顯示、數(shù)值提醒等設(shè)置，當(dāng)某指標(biāo)數(shù)值達(dá)到或接近設(shè)定值時(shí)，可以自動(dòng)發(fā)出警報(bào)提醒，進(jìn)而做出及時(shí)的應(yīng)對(duì)。
以此，通過永洪BI充分整合該行內(nèi)外數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警自動(dòng)化、風(fēng)險(xiǎn)處置流程化，并逐步實(shí)現(xiàn)管理者在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)做出快速?zèng)Q策，甚至是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前做出預(yù)知性決策。
3、結(jié)合AI深度分析實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性決策
BI+AI的模式逐漸成熟，永洪BI平臺(tái)深度集成了AI功能，滿足了業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、問題預(yù)警、探究數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系等深層次需求，以輔助實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)性決策。
永洪BI將大量的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型軟件化，并通過易用的界面使用戶無(wú)需掌握深?yuàn)W的數(shù)學(xué)計(jì)算模型，即可做出對(duì)企業(yè)有價(jià)值的預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)模型來(lái)自計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展形成的大量成熟的模型，共同特點(diǎn)是基于市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)推演未來(lái)需求，在分析過程中能夠發(fā)現(xiàn)影響市場(chǎng)需求的關(guān)鍵因素，并在未來(lái)預(yù)測(cè)中加入關(guān)鍵因素，進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。
以產(chǎn)品銷售量為例，首先是數(shù)據(jù)的輸入和數(shù)據(jù)的預(yù)處理，將數(shù)據(jù)按月份、省份、產(chǎn)品類型、產(chǎn)品型號(hào)進(jìn)行銷售量匯總；其次是將數(shù)據(jù)切分，例如將各匯總銷售量數(shù)據(jù)按時(shí)間切分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)(如2019、2020、2021、2022年1、2、3、4月)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)(如2022年5、6、7、8月)；再次選擇相應(yīng)的算法模型，如時(shí)間序列模型（移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、Holt-Winters季節(jié)性預(yù)測(cè)、ARIMA），模型選擇需要計(jì)算各模型的均方根值，選擇均方值根值小，即誤差小的模型作為最終模型；最后則是利用模型實(shí)現(xiàn)銷量預(yù)測(cè)。
實(shí)現(xiàn)銷量預(yù)測(cè)后，可以根據(jù)業(yè)務(wù)情況進(jìn)行調(diào)整與決策，優(yōu)化業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，提升銷售量。
通過技術(shù)提升全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)
將重點(diǎn)從工具和技術(shù)轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)能力決策，離不開業(yè)務(wù)人員深入?yún)⑴c到數(shù)據(jù)工作中，將數(shù)據(jù)融入到業(yè)務(wù)和日常工作，在組織中表現(xiàn)為數(shù)據(jù)能力由IT人員專屬轉(zhuǎn)變?yōu)槿珕T數(shù)據(jù)能力的提升。
永洪BI通過降低數(shù)據(jù)分析全流程的難度，讓非專業(yè)的業(yè)務(wù)人員實(shí)現(xiàn)自助性分析，提升全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)。在技術(shù)方面，基于一站式BI平臺(tái)，統(tǒng)一分析口徑及計(jì)算邏輯報(bào)告輸出自動(dòng)化，從源系統(tǒng)數(shù)據(jù)抽取、邏輯運(yùn)算到分析數(shù)據(jù)輸出及推送，全流程自動(dòng)化完成數(shù)據(jù)綜合分析，對(duì)于業(yè)務(wù)人員可以零代碼完成數(shù)據(jù)分析及洞察。在操作方面，永洪BI簡(jiǎn)單、易用，通過拖拉拽數(shù)據(jù)維度即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及報(bào)表的制作，降低學(xué)習(xí)、操作等的門檻，讓BI工具融入到業(yè)務(wù)人員的工作中，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的習(xí)慣及思維。
完善的業(yè)務(wù)賦能體系
為了降低數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)決策的成本，永洪科技還在服務(wù)方面發(fā)力。
在行業(yè)方面，永洪科技的客戶涵蓋了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20個(gè)中國(guó)支柱產(chǎn)業(yè)及新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，并在金融、制造領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率第一，在數(shù)字化程度高、數(shù)據(jù)應(yīng)用深的行業(yè)應(yīng)用中處于領(lǐng)先地位。永洪科技總結(jié)垂直行業(yè)共性的場(chǎng)景、問題，梳理成為解決方案，賦能于企業(yè)，讓企業(yè)少走彎路。
同時(shí)，永洪科技基于數(shù)百個(gè)大型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，提煉總結(jié)了上百條數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)最佳實(shí)踐原則，通過客戶成功團(tuán)隊(duì)傳遞給企業(yè)，讓企業(yè)更低成本、更快速的完成以業(yè)務(wù)能力決策為中心的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系構(gòu)建。
從單一的報(bào)表到基于數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)，BI平臺(tái)隨著企業(yè)需求和商業(yè)環(huán)境的發(fā)展產(chǎn)生了巨大的變化，企業(yè)應(yīng)當(dāng)更加深入的理解和應(yīng)用BI平臺(tái)，將其目的定位于業(yè)務(wù)及決策能力的提升、商業(yè)價(jià)值的擴(kuò)大，將數(shù)據(jù)深度融入于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的方方面面，這樣才能真正釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)高質(zhì)量發(fā)展。
