华联超市数据中心主任傅立虎曾讲过这样一个故事：北京华联作为国内大型商超，每天有数千万条来自全国门店的交易数据，累计购买的数据仅用户每年就超过2TB，数据分析应用需求非常旺盛。为此，华联在2008年专门引入了SAP的BW系统进行数据分析，随后在2012年引入了SAP的BO产品，做更高级的数据分析，为业务提供指导。但是让傅立虎无奈的是，用SAPBO查询1亿行语句需要20分钟左右，而且4个人同时在线的话系统会崩溃……用昂贵的国外软件不行解决了这个问题，于是傅立虎开始在中国寻找解决方案，于是就有了海智BDP和华联的关系。华联商超的故事并非孤例。最近风头正劲的主打“快时尚”的新锐零售商名创优品之所以与海智BDP达成合作，也是因为使用了SAP的BI系统，数据聚合、提取、展示时间都是按小时计算的，效率很低。比如导出一个报表需要6-8个小时，而且在数据导出过程中经常会出现中断，给数据分析师的实时分析带来很大的不便……BusinessIntelligence，英文是BusinessIntelligence，缩写作为商务智能。这一概念最早由Gartner于1996年提出，曾被认为是继ERP和SAP、Oracle等海外软件巨头之后企业管理软件领域的新增长蓝海。然而，残酷的现实是，软件巨头所倡导的传统BI实施失败率居高不下。据不完全统计，在企业的实际应用中，商业智能的失败率高达70%，令人触目惊心。传统BI已死并非危言耸听。高实施失败率折射出传统BI的多重难点。首先是技术困境。华联超市和名创优品的案例，其实反映了ETL、数据仓库、OLAP等传统BI技术因为无法解决海量数据（包括结构化和非结构化）的处理问题而濒临淘汰。有工程师在网上吐槽：“原来BI挖矿的人很乐意拿点样品单机跑R，现在做不到了，想为5000万用户搭建一个三度交流圈？”““小数据”时代高计算性能让传统BI难以适应互联网时代。因此，只有更新方法才能带来新的机会。基本上传统BI的所有功能都可以被相应的大数据组件所替代，而且大数据技术具有成本优势，技术替代是大势所趋。二是经营困境。众所周知，无论是富帅的大企业，还是中国2000万的中小企业，购买SAP和Oracle软件服务对企业来说都是一笔昂贵的IT成本，不可能完全依赖它们完成中国企业的信息化任务。如果技术不能普惠，技术永远是少数人的游戏。除了成本高，传统的按项目周期运行的软件交付方式也无法适应企业快速变化的需求。在传统BI的实施过程中，经常会出现一期项目看起来不错，但公司后续的新需求、新项目却变得遥远或烂尾的情况。幸运的是，云计算出现了。软件即服务（SaaS）的概念彻底颠覆了传统的软件业务——按需付费、在线获取资源、快速迭代构成了互联网时代企业对软件服务的新标准认知。坦率地说，如果说技术难点和业务难点还有办法解决的话，那么传统BI尴尬的价值定位就是它无法摆脱的软肋。传统BI厂商多年来一直在喊着“帮助企业做出明智的商业决策”。现在除了一堆报表系统，一些决策树之类的统计算法，还剩下什么？传统企业引入了那么多BI咨询，写了那么多报告，实际产生了多少价值？在传统BI厂商中，目标受众只是老板，决策与执行脱节。归根结底，传统BI项目失败率居高不下的原因主要有三点：一是被搁置，沦为老板的报表系统，而不是全公司数据驱动的核心系统；过错;另一个是传统企业级项目制实施的固有弊病。企业的大数据要有价值，目标受众应该是真正在业务运营、分析、数据查看第一线的人——为什么今天xxxAPP注册会员的活跃度在下降？为什么xxx产品早上卖的比下午卖的多？为什么xxx渠道广告一个礼拜都没效果？这些无时无刻不在上演的真实业务场景，不可能等到老板一一解答。新时代，企业需要一个业务友好的、全公司范围的、灵活的、高性能的、易于维护和扩展的数据平台来实现和促进公司的数据驱动，使数据的使用得到整合融入业务和运营的各个环节，全面提升公司的综合竞争力！要真正达到数据驱动管理的目的，就需要数据分析工具尽可能降低技术门槛，大幅提升技术性能，简单拖拽即可展示漂亮的数据图表。最后，还可以兼顾PC端和移动端。只有业务部门用好数据分析，才能充分发挥数据的价值。数据驱动的不仅是老板，数据更应该融入企业每一个普通员工的血液中，数据驱动才不会成为一句空话。
