人人都是数据分析师，这是BI欠我们的一个梦想
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本文作者│欧小刚
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7月11日，帆软在上海举办了大数据峰会。在会议上，帆软CEO陈炎阐述了他对BI产品的一些思考，他认为要以产品经理的思维来打磨自家的产品。另外，多家帆软的客户上台讲述了自身部署BI系统建设方面的思考、烦恼和取得的部分成果，以及如何将BI系统应用在其日常的业务运营中，提升运营效率。这些企业用户来自各行各业，具有一定的代表性，包括东方融资网、华谊集团、新城控股集团等。
通过听取嘉宾的演讲，尤其是各个行业用户的真实应用情况，引发了我自己的一些思考：对于一款BI产品，用户最关注的是什么；BI发展到现在，未来几年将向什么方向发展。
▌Gartner提出“人人都是数据分析师”，推动自助式分析服务发展
作为BI概念的提出者，Gartner对于BI的发展应该是最有话语权的。2月16日，Gartner发布了2017年BI商业智能和分析平台魔力象限报告，我们可以从报告中找到一些端倪。在2017年的报告中，Gartner分析师们规划了商业智能和分析平台3年后愿景。和去年相比，今年增加了对市场前景的判断，强调了这样几个关键词： 大数据、智能、自助。
Gartner报告中提到，智能的、企业管理级的、基于Hadoop/Spark、基于搜索和可视化的数据探索式分析功能将作为新型BI和分析平台的组件，融合到下一代数据探索分析产品中。智能化水平的提升，降低了BI产品对于用户的使用门槛，为实现自助式分析创造条件。Gartner预测，到2020年，非职业数据分析师的增加速度是职业分析师的5倍。理想的情况是人人都可以成为数据分析师，人人都可以实现自助分析数据。
▌以帆软为例，看BI产品如何实现自助式数据分析
人人都是数据分析师是一个美好的梦想，但再美好的想法都需要现实的技术产品来实现，不然就是空中楼阁。这涉及到技术的发展阶段，能否支撑智能化、自助式的数据分析；同时也牵涉到一个个产品功能点的设计，来将设想落地。作为国内首屈一指的BI厂商，帆软很适合做一下我的“小白鼠”，我试图通过对帆软产品的分析，来弄清楚怎样来实现自助式数据分析，以及目前的技术产品现状离“人人都是数据分析师”这一理想状态还有多远。
帆软有两款BI产品，分别是FineReport和FineBI。在深入接触帆软的产品之前，我一直有一个疑问：已经有了一款BI产品FineReport，为什么还要再另外弄个FineBI，这两款产品最大的区别是什么？带着这个疑问，我请教了帆软的相关人员。 FineReport是面向企业信息部门或者软件集成商，用来快速搭建数据决策系统或者数据中心的工具。而FineBI则是面向企业包括信息部门以及各业务部门，帮助企业搭建全员自助式数据分析与数据可视化平台的工具，强调大数据的自助分析。
FineBI有诸多特点，比如具有完善的数据管理策略、对大数据的良好支撑、以IT为中心企业级管控等，但我最关注的还是可视化探索式分析的能力，帮助用户实现自助式数据分析。FineBI帮助用户充分了解和利用他们的数据，在数据准备和探索式的交互分析方面，提供可视化的拖拽操作方式，这大大降低了用户的使用门槛，变得几乎人人可用。
具体的实现方式大体分为两步：数据管理员将数据事先处理好，建立完善数据之间的关系，按照业务做好ETL，提供给业务人员或者数据分析师进行数据分析及数据展示。此时准备好的数据就像是自助餐厅中摆放出来的琳琅满目的美食，人们按照自己的喜好挑选品尝；业务人员或者数据分析师可以根据自己常用的业务，将数据管理者提供的一部分数据处理成属于自己的数据，再应用到自己的数据分析和数据展示之中。
▌零代码、友好人机交互、智能化是实现自助式分析服务的三个关键因素
通过对帆软产品的分析，我觉得要实现用户自助式分析，有几个方面需要重点突破：
零代码开发。要想人人都成为数据分析师，零代码开发是必须满足的。即使在信息技术发达的今天，程序员在总人口中的占比依然很低。如果在数据分析前要写部分代码，绝大部分人都会望而却步。
人机交互方式要友好。多谢乔布斯的偏执，让产品开发者越来越注重用户体验。可视化、拖拽式的操作方式，将成为标配。未来随着自然语音和语义理解技术的成熟，通过自然语言的方式来与BI产品进行交互也将变得越来越普遍。
BI系统充分理解用户意图。BI系统通过接收到的信息，快速理解用户意图，知道用户想要什么样的结果。甚至只是接收到部分信息，也能对用户的完整意图进行快速补全。这样的BI系统必然会进一步降低用户门槛，提升用户体验，产生一种“你懂我”的感觉。
以帆软的BI产品来看，第一条和第二条已经有相当程度的实现，第三条对于整个BI领域甚至整个企业级市场而言，都还是需要突破的课题。随着人工智能技术在BI领域的深度应用，相信BI系统的智能化水平也将会不断提升。那个时候，离“人人都是数据分析师”的理想状态就真的不远了。
▌自助式分析很可能将BI产品引向C端市场，将企业外的个人也变成数据分析师
目前的BI产品很大程度上降低了BI系统的使用门槛，让企业内部的业务人员也能很好的进行数据分析，缩短了整个反馈链条，大大提升了数据分析效率，这对帮助企业实现数据化运营至关重要。但是业务人员也是属于企业内部，能不能再进一步，将没有依附于企业的个人也变成数据分析师呢？
下面我将讨论一下这一设想的可能性：
随着互联网的发展，整个社会积累的数据越来越丰富，数据量越来越大。虽然目前不管是政府还是互联网巨头的数据，都没有向社会公众开放，但是未来必然会推动数据开放和数据共享。普通人能接触到的数据量和数据类型都将极大的丰富，对数据分析的需求也将越来越强。
比如电商平台可能将经过脱敏处理后的电商数据向社会开放，那时候一个人想了解目前流行什么衣服款式，除了去询问别人或者看一些时尚评论外，可以基于公开的电商数据，通过BI产品来分析各个款式的销售数量，基于数据分析对趋势作出判断。
再比如未来政府数据开放做的比较充足了，普通人可以接触到一个关于某个城市的各方面数据，如IT企业数量、员工平均薪酬、流动人员分布等，然后就可以借助BI工具来对自己感兴趣的数据进行分析，综合评估某个城市的发展情况，为自己以后就业、安家的选择提供一个科学的参考。
诚然，上面说的那些数据指标有些目前也有公布，比如淘宝指数、某个城市的平均薪酬报告等。但是这些数据都是由某个机构或企业统计之后公布的结果，信息不够丰富且时效性不强，最重要的是不能根据每个人的特性需求进行定制。未来数据足够开放了，个人完全可以基于公开的数据，通过BI工具对自己感兴趣的数据进行分析，快速得到自己想要的结果。
相对于B端市场，C端市场也许具有更大的市场空间。毕竟，目前混的风生水起的巨头，大多是建立在C端基础上的，比如谷歌、Facebook、苹果、腾讯、阿里巴巴等。与B端市场相比，C端市场具有更大的用户基数。有了用户就有了一切，即使产品本身不挣钱，也可以设计其他的商业模式创造收入。
要将BI产品引入C端市场，我认为有两个条件至关重要：
政府和企业的数据开放共享，增强普通人对于数据的可获得性；
BI产品变得足够简单易用，实现“傻瓜式操作”，尽量降低学习成本，并增添数据分析的乐趣。
当然，这离不开像帆软这样的BI厂商的积极努力，推动整个大数据行业的发展。我的预测比Gartner更激进一点，不仅企业内部业务人员能进行自助式数据分析，非企业组织的人员也能进行自助式数据分析。我相信到2020年，数据分析会是每个人的必备技能，人们在作出决策之前也许都会调出BI工具对相关数据进行分析一下，那才是达到了“人人都是数据分析师”的理想状态。
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