實(shí)測(cè)5家BI產(chǎn)品，誰(shuí)是中國(guó)的Power BI？

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作者｜程心

編輯｜周游

今年2月份，ChatGPT橫掃了整個(gè)科技圈，微軟打出OpenAI這張王牌之后，將所有2C的業(yè)務(wù)率先改了一遍。當(dāng)所有人都盯著看它準(zhǔn)備怎么用ChatGPT改造2B業(yè)務(wù)時(shí)，微軟卻出乎意料的率先將ChatGPT接入了旗下本來(lái)“名不見(jiàn)經(jīng)傳”的企業(yè)數(shù)字化工具：Power BI，在其中加入Copilot能力。

▲圖源：微軟PowerBI官網(wǎng)

幾乎同一時(shí)間，全世界最大的SaaS公司Salesforce旗下子公司Tableau將Einstein GPT 與 Tableau 的現(xiàn)有功能相結(jié)合，在整個(gè)分析供應(yīng)商的平臺(tái)中注入生成式 AI，以達(dá)到用自然語(yǔ)言和視覺(jué)格式呈現(xiàn)有關(guān)個(gè)性化指標(biāo)的見(jiàn)解，并將其提供給用戶。

大模型以尖刀的姿態(tài)扎進(jìn)2B數(shù)字化，而生成式AI＋BI所打造的“對(duì)話式BI”，則是它撕開(kāi)的第一道口子。在這個(gè)數(shù)據(jù)作為主要生產(chǎn)要素的時(shí)代，用戶只需要通過(guò)日常對(duì)話的方式即可獲得數(shù)據(jù)價(jià)值，這極大降低了數(shù)據(jù)使用的門檻，解決了“用數(shù)”中最核心的難題。

國(guó)內(nèi)公司聞風(fēng)而動(dòng)。今年7月、8月開(kāi)始，不少BI廠商開(kāi)始推出“ChatBI”、“BI Copilot”、“ABI平臺(tái)”等類似功能。8月初，Smartbi 在最新V11版本的產(chǎn)品中，加入了數(shù)據(jù)模型、指標(biāo)模型、自助分析、對(duì)話式分析等多種智能角色能力；緊接著網(wǎng)易數(shù)帆發(fā)布了有數(shù)ChatBI產(chǎn)品，將自然語(yǔ)言理解能力與專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力結(jié)合；更早之前，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商Kyligence發(fā)布了基于ChatGPT的Kyligence Copilot，并已經(jīng)對(duì)外開(kāi)放測(cè)試。

顯然，盡管中國(guó)大模型慢了一步，但BI平臺(tái)的智能化并不慢。

不過(guò)，大模型來(lái)了，問(wèn)題也接踵而來(lái)：大模型究竟將對(duì)當(dāng)下的BI廠商格局有哪些影響？如何改造BI產(chǎn)品，對(duì)BI廠商又提出了怎樣的需求？什么才是企業(yè)真的用的上的智能化分析？

帶著這些問(wèn)題，我們實(shí)測(cè)了目前5家主流的廠商產(chǎn)品，包括帆軟、思邁特、觀遠(yuǎn)、永洪和網(wǎng)易數(shù)帆，從產(chǎn)品思路觀察目前中國(guó)式BI的發(fā)展階段，產(chǎn)品的差異性和共同點(diǎn)。

AI＋BI，能碰撞出怎樣的火花？

想要搞明白這些問(wèn)題，首先需要明確的是，大模型技術(shù)到底將對(duì)BI（商業(yè)智能）有哪些方面的影響？

根據(jù)客戶的使用流程，當(dāng)前的BI產(chǎn)品分為上、中、下三層：下層是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)集市（數(shù)據(jù)采買服務(wù)）、數(shù)據(jù)連接（企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源連接，外部數(shù)據(jù)埋點(diǎn)）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（將不同的數(shù)據(jù)源寫進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)）；中層則包括數(shù)據(jù)讀寫、數(shù)據(jù)分析、頁(yè)面搭建、數(shù)據(jù)挖掘等工具平臺(tái)側(cè)；最上層即離用戶最近的一層是數(shù)據(jù)展示（PC、移動(dòng)端、大屏）、和對(duì)話式BI、應(yīng)用商店等。

▲圖為自象限原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處

需要肯定的是，生成式AI的出現(xiàn)，對(duì)BI的影響一定是深遠(yuǎn)的，滲透進(jìn)每個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)，甚至將重構(gòu)BI的產(chǎn)業(yè)鏈條，但這并不是一蹴而就的過(guò)程。思邁特CTO楊禮顯認(rèn)為，生成式AI與BI結(jié)合將分為以下三個(gè)階段：

第一階段是AIGC的NLQ自然語(yǔ)言查詢類應(yīng)用，讓大模型學(xué)會(huì)SQL語(yǔ)言，幫助技術(shù)人員寫SQL語(yǔ)句，調(diào)取數(shù)據(jù)庫(kù)的可用數(shù)據(jù)。進(jìn)一步解決業(yè)務(wù)人員不懂技術(shù)、技術(shù)人員不懂業(yè)務(wù)的壁壘，替代低代碼、零代碼開(kāi)發(fā)，以及根據(jù)數(shù)據(jù)分析智能生成報(bào)告等；

第二階段是利用大模型的推理能力，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和深入洞察，并與業(yè)務(wù)客戶共建交互方式，降低數(shù)據(jù)的使用門檻。即前文所講的對(duì)話式BI。這不僅是基于自然語(yǔ)言理解技術(shù)重塑人與數(shù)據(jù)之間的交互方式，更是讓大模型進(jìn)一步理解人需求的過(guò)程。比如“找到公司內(nèi)部本科以上學(xué)歷的工作人員”，大模型可以通過(guò)理解“本科以上”，更準(zhǔn)確的找到目標(biāo)群體；另外，還可以做歸因分析，比如毛利率下降了，究竟是什么原因?qū)е?，并且自?dòng)生成分析報(bào)告。這也是目前主流的研究方向；

第三階段大模型作為BI的最底層，連接數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，利用大模型能力直接做系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，并通過(guò)與行業(yè)大模型及業(yè)務(wù)的結(jié)合，直接幫客戶建立一個(gè)可信可用的數(shù)據(jù)系統(tǒng)和看板，免去人搭建的過(guò)程；

以我們七月到八月參加了多場(chǎng)BI廠商新品發(fā)布會(huì)的結(jié)果來(lái)看，當(dāng)下雖然發(fā)力點(diǎn)都在智能化，但底層邏輯各有不同。最大的區(qū)別在于大模型本身是否自研，模型自研能夠盡可能保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性、可控性、一致性，畢竟企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)對(duì)安全性要求極高，但自研大模型對(duì)企業(yè)各方面的能力都充滿挑戰(zhàn)，目前僅思邁特和網(wǎng)易數(shù)帆滿足上述條件。

楊禮顯告訴我們：“自然語(yǔ)言與BI的結(jié)合并不是ChatGPT興起才開(kāi)始的，Smartbi從2017年就開(kāi)始預(yù)研該技術(shù)，在V10版本中就已經(jīng)上線了對(duì)話式BI功能，也是國(guó)內(nèi)最早一批上線的BI廠商”。

網(wǎng)易集團(tuán)副總裁、網(wǎng)易杭州研究院執(zhí)行院長(zhǎng)汪源也強(qiáng)調(diào)：“ChatBI的技術(shù)demo有很多，但關(guān)鍵是做到可信，而且是基于可私有化交付的大模型，做不到這兩點(diǎn)都是胡扯。”

除此之外，其他BI大多是接入了ChatGPT的API接口，或在Azure上購(gòu)買OpenAI的服務(wù)，包括Tableau也是基于自身模型和ChatGPT的結(jié)合打造的，但本質(zhì)都是通過(guò)外接，這很容易把產(chǎn)品做成ChatUI（即有對(duì)話框的形式和完成基礎(chǔ)對(duì)話）而非ChatBI（有數(shù)據(jù)分析的靈魂）。

再往下探索一步，我們發(fā)現(xiàn)即便是ChatBI，所展現(xiàn)的方式也并不相同。

有些是輕度改造，在BI產(chǎn)品內(nèi)部改變數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式。比如微軟直接在Power BI中外接了Copilot，此前將企業(yè)在Office365中的各類數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合分析，并通過(guò)拖放式畫(huà)布，將數(shù)據(jù)變成變成可視化的結(jié)果，如今內(nèi)置了Copilot（副駕駛），直接將整合分析的結(jié)果以對(duì)話的形式返還給用戶，只是改變了呈現(xiàn)邏輯而非產(chǎn)品邏輯。國(guó)內(nèi)Kyligence的思路也大抵如此。

相比之下，Tableau和Smartbi在技術(shù)層面則做的更加深入。Tableau本身便是通過(guò)Slack與各級(jí)員工進(jìn)行交互，擁有天然的對(duì)話場(chǎng)景，在這樣的基礎(chǔ)上，“對(duì)話”并不刻意，而是融入在用戶的使用習(xí)慣中。而在思邁特最新版本的V11中，通過(guò)指標(biāo)的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，讓用戶更容易理解，并通過(guò)數(shù)據(jù)模型復(fù)雜的計(jì)算能力、LLM理解用戶的意圖，提供所需的結(jié)果，提高數(shù)據(jù)使用效率。更重要的是，這種對(duì)話場(chǎng)景不僅存在于BI產(chǎn)品內(nèi)部，Smartbi更能和企業(yè)IM軟件釘釘、企業(yè)微信等集成，進(jìn)行更高效的協(xié)同辦公。

▲圖源：思邁特對(duì)話式BI頁(yè)面

這也足以見(jiàn)得，BI產(chǎn)品的數(shù)智化改造與產(chǎn)品本身的邏輯密不可分，正如燃油車本身的改造空間就比較小，所以智能車與新能源汽車常綁定在一起一般，通過(guò)產(chǎn)品實(shí)測(cè)，不僅能判斷過(guò)去更能管窺未來(lái)。

產(chǎn)品實(shí)測(cè)：誰(shuí)是中國(guó)的Power BI？

根據(jù)Gartenar對(duì)BI的定義，可以對(duì)一款商業(yè)智能BI工具是否具備競(jìng)爭(zhēng)力做出科學(xué)的判斷，主要有以下五個(gè)核心判斷標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)據(jù)接口的開(kāi)放程度、數(shù)據(jù)建模加工計(jì)算能力、數(shù)據(jù)可視化能力、易用性、嵌入式分析能力，我們同步將智能化能力進(jìn)行了評(píng)測(cè)。

▲圖為自象限原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處

首先，通過(guò)我們對(duì)于行業(yè)各家廠商的調(diào)研，從產(chǎn)品邏輯、服務(wù)形式等方面進(jìn)行體驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)的BI廠商共分為三大類：

一是傳統(tǒng)的BI廠商：如帆軟、永洪以本地部署的傳統(tǒng)軟件交付形式為主，產(chǎn)品滿足企業(yè)的一些基礎(chǔ)需求，但產(chǎn)品更類似于基礎(chǔ)軟件中的中間件，需要技術(shù)人員輔助進(jìn)行專業(yè)性操作；

二是互聯(lián)網(wǎng)化的BI廠商：如思邁特Smartbi、觀遠(yuǎn)、Tableau等，產(chǎn)品更偏向SaaS交付，主打輕量化、低門檻，既能滿足技術(shù)人員的需求同時(shí)也能讓業(yè)務(wù)人員用起來(lái)，覆蓋面廣，既兼具BI的數(shù)字化處理能力又注重用戶體驗(yàn)；

三是純互聯(lián)網(wǎng)廠商：如網(wǎng)易數(shù)帆、阿里Quick BI、微軟Power BI等，此類廠商由于進(jìn)入行業(yè)時(shí)間并不長(zhǎng)，產(chǎn)品方面有一定優(yōu)勢(shì)但往往做的比較輕量化，缺少數(shù)據(jù)分析能力和行業(yè)結(jié)合的壁壘。

其中傳統(tǒng)BI廠商的“互聯(lián)網(wǎng)化”程度不高，一站式平臺(tái)搭建、分析、和低代碼/零代碼能力都屬于待補(bǔ)齊狀態(tài)，同時(shí)產(chǎn)品形態(tài)也比較偏Web時(shí)代，移動(dòng)端部署的靈活性不強(qiáng)，服務(wù)能力也是薄弱環(huán)節(jié)。

▲圖源：帆軟FineBI6.0截圖

舉幾個(gè)例子，比如帆軟和永洪都建議我們以本地部署的形式買斷，后續(xù)按年更新，服務(wù)團(tuán)隊(duì)一次性部署，后續(xù)運(yùn)營(yíng)僅負(fù)責(zé)產(chǎn)品bug修復(fù)等問(wèn)題，按工單響應(yīng)的方式提交，2小時(shí)之內(nèi)回復(fù)。

但以我們對(duì)企業(yè)需求的調(diào)查情況來(lái)看，在具體的使用過(guò)程中，經(jīng)常存在各種疑難問(wèn)題、操作流程不清晰，不能只依賴企業(yè)內(nèi)部人員的探索，還需要廠商強(qiáng)有力的服務(wù)團(tuán)隊(duì)。如思邁特采用的是“專人專群”的服務(wù)模式，群內(nèi)配置技術(shù)人員、銷售人員、運(yùn)營(yíng)人員，隨時(shí)提問(wèn)隨時(shí)響應(yīng)隨時(shí)解答。

另外，Smartbi和觀遠(yuǎn)提供的一站式BI能力，能夠幫助企業(yè)在不同階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帆軟更多是通過(guò)報(bào)表和BI來(lái)滿足業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化的需求，缺乏指標(biāo)管理體系、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)門戶等能力。帆軟僅支持寫SQL來(lái)制作固定格式報(bào)表，只能由專業(yè)技能的技術(shù)人員來(lái)開(kāi)發(fā)。報(bào)表采用Excel設(shè)計(jì)器，用戶熟悉界面，上手快。通過(guò)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，指標(biāo)復(fù)用性、指標(biāo)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性大大提升，成本相對(duì)低。

而純互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)型廠商，在BI的垂直能力上和產(chǎn)品層面又顯的比較“薄”，比如當(dāng)我們問(wèn)到網(wǎng)易數(shù)帆的工作人員，能否接入自己的ERP、OA、CRM等系統(tǒng)時(shí)，對(duì)方回答“SaaS版本并不支持外接系統(tǒng)，只有本地部署可以打通。”但事實(shí)上這是一個(gè)較為基礎(chǔ)的功能，數(shù)據(jù)連接是BI的一個(gè)比較核心的環(huán)節(jié)。

▲圖源：網(wǎng)易有數(shù)BI截圖

“從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思路來(lái)看，網(wǎng)易也好、阿里也好，他們的目標(biāo)客戶是那些并沒(méi)有大量歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的企業(yè)，尤其是一些新興的科技公司和中小企業(yè)，因?yàn)閮r(jià)格便宜，網(wǎng)易SaaS版本使用者僅980/年，能夠滿足基本需求就足夠了。”一位業(yè)內(nèi)人士向我們?cè)u(píng)價(jià)到。

目前，將BI能力和產(chǎn)品能力結(jié)合的最好的，屬于傳統(tǒng)BI廠商轉(zhuǎn)型的第二類，他們兼具了專業(yè)能力和低門檻、輕便型，同時(shí)能夠兼容更多的智能化能力。比如上述提到的，由于可嵌入進(jìn)IM軟件，通過(guò)釘釘、企微、飛書(shū)向用戶推送報(bào)表，便自然而然的形成了對(duì)話框，以便于下一步，為用戶打造對(duì)話式BI的產(chǎn)品。

不過(guò)，在這類廠商中，由于生長(zhǎng)路徑不同，服務(wù)的客戶和長(zhǎng)板也有一定差異。比如思邁特由金融起家，銀行大客戶方案與交付服務(wù)能力更強(qiáng)，部分行業(yè)的方案更有行業(yè)Know-how；而觀遠(yuǎn)則從大型零售業(yè)家，在零售方面積累了垂直的解決方案。

一手抓“硬實(shí)力”，一手抓“軟實(shí)力”，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品全盤的分析來(lái)看，未來(lái)最有可能與Power BI同臺(tái)競(jìng)技的，或許會(huì)從第二類廠商中誕生下一個(gè)“The Chosen one”。

BI進(jìn)入下一賽段

在我們此前對(duì)智能化的研究中總結(jié)了一個(gè)當(dāng)下智能化變遷的基本邏輯：數(shù)字化程度越高的領(lǐng)域越容易進(jìn)行智能化變革。這也是為什么無(wú)論是微軟還是Salesforce，都將BI作為2B智能化第一站的原因。

事實(shí)上，一直以來(lái)BI也是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化改造的第一站。

1958年BI概念被提出后至2000年后傳入中國(guó)，早期一直被國(guó)外廠商壟斷，但面對(duì)當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)特色的數(shù)據(jù)環(huán)境，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)還停留在紙上，國(guó)內(nèi)BI廠商抓準(zhǔn)了這個(gè)機(jī)會(huì)，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的環(huán)節(jié)開(kāi)始到數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、可視化分析，覆蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)處理的全鏈條，逐步發(fā)展起來(lái)。(包括數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、存儲(chǔ)、計(jì)算、建模、訓(xùn)練、展現(xiàn)、協(xié)作等)

至今，從BI本身的技術(shù)發(fā)展路線而言，經(jīng)歷了從傳統(tǒng)BI到敏捷BI一個(gè)大的技術(shù)躍遷，并經(jīng)歷了以下4個(gè)階段，目前，BI廠商的下一階段便是從自助可視化，到智能的增強(qiáng)分析。

從市場(chǎng)的角度來(lái)看，整個(gè)大環(huán)境要求企業(yè)不得不對(duì)數(shù)據(jù)有越來(lái)越強(qiáng)的把控能力，自主可控的數(shù)據(jù)環(huán)境是發(fā)展的大趨勢(shì)。從艱難的技術(shù)突破到高速發(fā)展期，再到現(xiàn)在必須落地到千行百業(yè)，遍地開(kāi)花，這也推動(dòng)著整個(gè)BI進(jìn)入下一賽段。

在下一賽段，考驗(yàn)的是BI廠商的綜合能力，不僅是技術(shù)能力，更要有行業(yè)Know-how。比如提供指標(biāo)平臺(tái)是一種技術(shù)能力，但具體形成什么樣的指標(biāo)，才能讓業(yè)務(wù)用起來(lái)？產(chǎn)生數(shù)據(jù)價(jià)值？這才是最終決定結(jié)果的主要因素。

西貝餐飲集團(tuán)IT資深高級(jí)總監(jiān)賀贊賢分享過(guò)他們的案例：“傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，是自下而上的需求驅(qū)動(dòng)，存在效率低下、口徑不統(tǒng)一、分析不敏捷等問(wèn)題。西貝亟需自上而下構(gòu)建完善科學(xué)的指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)敏捷、靈活、統(tǒng)一的應(yīng)用”。

據(jù)我們了解到，西貝集團(tuán)從餐飲探索到零售業(yè)務(wù)，銷售創(chuàng)新帶來(lái)了新的供應(yīng)挑戰(zhàn)，零售業(yè)務(wù)沒(méi)有規(guī)律、難以捉摸導(dǎo)致了供需經(jīng)常錯(cuò)配。比如銷售計(jì)劃制定不嚴(yán)謹(jǐn)、產(chǎn)能和需求不匹配、供應(yīng)周期與需求周期匹配程度低等問(wèn)題導(dǎo)致商機(jī)丟失、毛利低下。

為了解決這些業(yè)務(wù)難題，西貝集團(tuán)開(kāi)始優(yōu)化供產(chǎn)銷協(xié)同標(biāo)準(zhǔn)和流程，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)監(jiān)控整個(gè)業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)情況。

舉個(gè)例子，計(jì)劃人員借助BI工具構(gòu)建的報(bào)表觀測(cè)銷售計(jì)劃達(dá)成率、庫(kù)存可銷天數(shù)等指標(biāo)，不僅可以實(shí)時(shí)查看供銷匹配度，還能通過(guò)預(yù)警功能提前示警，及時(shí)協(xié)同銷售方及生產(chǎn)方，規(guī)避斷貨和呆滯風(fēng)險(xiǎn)。

目前，西貝集團(tuán)內(nèi)部有幾百?gòu)堖\(yùn)營(yíng)監(jiān)控報(bào)表，通過(guò)各種指標(biāo)來(lái)監(jiān)控供應(yīng)、成本和資產(chǎn)利用率等情況，保障供應(yīng)的可靠性和敏捷性的同時(shí)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化、提升銷售毛利。

從1-100是不少大型企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)難題，同時(shí)從0-1的指標(biāo)體系搭建也是核心難題。西藏藥業(yè)的探索歷程是典型代表，在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，數(shù)據(jù)分散在多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，不同系統(tǒng)間暫未打通，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法匯集，從而無(wú)法從各個(gè)系統(tǒng)中取數(shù)，另外數(shù)據(jù)質(zhì)量高地不一，數(shù)據(jù)口徑也不一致。這樣的歷史遺留問(wèn)題讓業(yè)務(wù)人員無(wú)法高效、自助用數(shù)。

為了解決上述問(wèn)題，西藏藥業(yè)打造了“指標(biāo)分析體系＋指標(biāo)管理＋指標(biāo)可視化”的一站式解決方案。

具體而言，指標(biāo)體系的打造源于將醫(yī)藥行業(yè)的常用指標(biāo)和自身業(yè)務(wù)需求指標(biāo)相結(jié)合，形成了更全面的指標(biāo)內(nèi)容和體系框架，另一方面，通過(guò)數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等產(chǎn)品，將不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)，輔助業(yè)務(wù)人員更高效的用數(shù)。

這樣的行業(yè)積累在智能化時(shí)代更為關(guān)鍵。一位做大模型中間件（數(shù)據(jù)管道）的從業(yè)者曾向我們表示：“未來(lái)大模型的能力可能水平都差不多，重點(diǎn)就在行業(yè)的專有數(shù)據(jù)和能力上。”

顯然，BI與行業(yè)的結(jié)合，不止于當(dāng)下的數(shù)字化應(yīng)用，未來(lái)，還有更廣闊的星辰大海。

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