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数据就在那里，可是要拿来用于决策，中间还有几个问题需要解决
很多企业的数据是混乱的，甚至夹杂着大量的错误的、无效的数据，这样的数据是没有办法用于决策的。
明细数据无法被阅读和理解，而将数据按照对应的维度和指标来展示就有了它的意义，如果匹配上合适的图表，数据将具备更好的可读性，也能够表达出更丰富的业务意义。图表与数据的结合是一项专门的科学，其内容十分丰富，对于企业的数据分析用户来说是一个非常值得深入研究的领域。
既然数据已经是规范的、可用的，还需要对它再编辑吗？所谓：“道生一，一生二，二生三，三生万物”。数据是死的，但业务却是活的，面对复杂的经营环境，业务则不仅是活的，更是灵活的，半部论语治天下的时代已经过去了。所以数据需要能够被编辑，能够基于固定的原始数据衍生出无限的可能，应对任何复杂的业务需要。
如果说前三个需要是在“画龙”，这一条则是“点睛”。前文已经介绍，现如今企业内需要的决策不是有限的一两个，而是每天都有大量的决策。另一方面企业不是面对固定的问题来决策，业务问题是灵活多变的。如此环境，非简单高效之工具不能解决问题。简单和高效不仅仅是对于企业的宏观层面，同时也是对于用户每一个分析过程体验的微观层面。
BI就是要解决以上四个问题，从而能够让企业实现数据决策，提升企业的效率。
这是BI的逻辑，但这也还只是BI的基础能力。企业可以用BI解决1个问题，也可以解决1w个问题，可以解决1个人的问题，也可以解决1w个人的问题，虽然都是在使用BI解决企业的问题，但给企业带来的价值却有着天壤之别。企业使用BI能够给企业带来多大的价值，能够给企业提高多少的效率，这不仅是企业自身管理水平的问题，也是BI工具水平的问题。好的BI工具要有最低的推广门槛，也要有最低的使用成本，这可以降低企业推广的难度，降低用户分析的难度，让企业以极低的成本实现数据化决策，这才能让大多数企业获得成功。
下文中将以帆软FineBI产品为例，具体剖析FineBI如何帮助企业解决上述四个问题。
BI要帮助企业实现基于数据进行决策，中间有一些问题必须要解决，这决定了BI产品的基础形态。在此之外，BI不能仅仅满足于只解决一两个问题，我们知道企业内有很多决策要做，其中只有一两个决策基于数据和全面实现数据化决策是两种概念。BI的使命是要让企业实现全面的数据化决策，是要给企业创造最大的价值，那这就决定了BI产品的发展方向势必要解决上述企业面临的4个问题：
BI产品会有很多的功能，但并不是散乱随意的，我将BI的产品功能划分为了8个维度，而这8个维度与上文的四个方向形成了一定的对应关系，具体如下：
当然，以上的逻辑图只是一个简单的呈现，产品的几个维度彼此之间并不完全独立。例如产品数据分析能力的提升不仅仅可以帮助企业里的更多数据被看到，也可以帮助让更多的数据可以被编辑。
8个维度具体的解释及相应的FineBI功能设计如下：
用户能够分析好数据的基础是有一份高质量的数据可以使用。规范数据却一直是企业数据建设的难题，企业数据量大且庞杂，数据的一致性、准确性、完整性等面临着巨大的挑战。因此产生了很多方法和工具来帮助企业规范数据，比如数仓建设方法Inmon和Kimball模型、比如后期衍生的数据中台建设方法论等等。BI应用越深的领域，所产生的分析需求也越多，数据质量的要求也越高，因此BI工具是否具有规范数据的能力就越重要。
FineBI做了什么
FineBI提供了丰富的数据管理方法，尤其在今年我们将进一步完善数据建设能力，包括模型建设和管理、指标管理、维度关联、全局血缘分析等等。基于以上能力我们将提供完整的数据规范管理解决方案，帮助客户建设规范的数据平台，支撑数据的分析和展示。
这是所有ToB产品的基础要求。所有用户都会有产品确定性和安全性的要求，一个稳定的系统才是可控的，才能够让用户放心地使用。
FineBI为了系统的稳定安全可靠做了大量的工作，比如我们做的集群架构、存算分离架构、服务拆分以及运维平台等等都围绕着这一目标。
第一，用户查看、分析数据时，产品要有快速的反应，这是效率的体现。
第二，面对庞大数据量时，产品依然有高效率的表现。这些就是对产品高性能的要求。
纵观国内所有的BI厂商，FineBI应该是在这一维度投入最大的。我们研发了自己的引擎，并且我们的引擎经过了几个版本的迭代，可以在亿级别的数据量上有着非常优秀的性能体验。此外，我们自研的引擎相比通用引擎有着一个巨大的优势，那就是可以和数据分析的场景进行很好的结合。FineBI能够识别出最重要的一些场景，智能地调节计算资源，正如苹果软硬件结合的设计能够给到用户最佳的体验一样，引擎和产品的深度结合也会给企业给用户带来最佳的体验，这种体验是其他和通用引擎结合的BI所无法提供的。
核心是系统的用户管理和资源管理，具体包括用户管理、权限管理、安全管理、任务管理等等。我们要让更多用户使用产品，但用户越多，系统所产生的所占用的资源也就越多，系统管理就是去实现系统整体不随着用户使用的增多而变得更复杂或是更混乱这一目标，从而保证每一个用户都能用得舒服。
FineBI在基础的系统管理能力上是十分完善的，例如内置的用户和数据权限体系能够满足集团级管理需求。同时FineBI的运维平台能够实现对系统资源的管理监控，包括负载、网络、内存等等情况。
一份数据能挖掘出多大的价值，就非常依赖产品的分析能力。一份数据，只能原封不动的将其展示出来，这就是没有分析能力，只有展示能力；一份数据，能够加工成任何用户所需要的数据或子表，这就是产品强大分析能力的体现。强大的分析能力能够让用户看的更深、看的更远，这也是数据决策的核心体现。
FineBI打造了数据分析“三大件”的分析能力体系，数据编辑+主题模型+分析函数的结合能够让用户获得任何他需要的数据结果，能够解决任何复杂的数据需求，可以说我们基于数据分析“三大件”从而具备了最完整和强大的分析能力体系。
简单说就是将数据转换成图形或图像并允许用户进行交互处理。对于一些业务场景而言，饼图就是最直观的展示方式，而有些业务场景只有通过散点图才能发现其中的问题，丰富的可视化展示能力可以显著提升用户数据解读的效率。
我们提供以规则为基础的图形展示能力，相比于图表类型的穷举方案，基于规则配置，通过不同规则的组合可以实现极为丰富的展示图表。
数据能用来做什么？分析数据，对数据进行可视化，这是BI的基础能力，在这些基础能力上可以衍生出更多具体的数据应用场景，例如数据的预测、数据的问答、数据的解读等等。这一维度上目前大多数BI产品处于同一水平。
FineBI目前已经更新了数据问答、数据解释两种应用场景，此外我们在数据协作分析场景上有完善的功能提供。
基于数据决策是要提升企业效率的，但用户完成某个分析却要很高的成本是不行的。只有低成本的分析，才能让用户愿意持续使用，所以产品的易用性易学性，不仅仅是提高用户自身分析效率这么简单，它也是企业数据化决策推广的重要条件。
结构上，在FineBI6.0之后，我们优化了我们的分析路径，让用户实现在一个主题内沉浸式地进行完整的数据分析，从而具备更高的分析效率。具体设计上，我们每一个设计都特别关注到产品功能上的易用性，例如在数据编辑里的每个功能设计，都能够让毫无数据分析基础的用户完成非常复杂的分析。我们也会不断回顾产品的历史设计，对不易用的功能进行不断的重构和迭代，例如近期FineBI过滤层级方面的重构。
FineBI的优势：强大的性能与分析能力
BI产品的基本形态是相似的，例如系统管理能力、一定的数据分析能力、可视化能力等这些基础能力是所有产品都具备的，在这些基础能力之外不同产品之间也有一定功能上的差异。
总的来说，FineBI在两个功能维度上具有最大的优势
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正如前文所述，帆软长期坚持自研分析引擎，并且进行了多个版本的迭代。因此FineBI的引擎不仅仅可以支撑超大数据量的高性能分析，并且能够智能匹配BI的分析场景，使得我们的产品具备了最佳的分析体验。最明显的体现是我们的引擎能够实现分析过程的高性能体验，而市面上其他大部分的引擎都只能支撑对一个固定的结果进行计算。市面上其他的BI产品面对分析过程只能选择局部数据计算，或者放弃分析过程中实时结果的反馈，这样会增加用户分析过程中抽象化思考的负担，从而增大用户分析的难度。
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很多BI产品将它们的分析能力集中在可视化功能上，而忽视了分析能力的建设，这是一种取巧的做法。产品专注于提高其可视化能力可以在短期内快速看到价值，但面对用户复杂的分析需求时就会显得无力，而FineBI则是系统性地设计了产品的分析能力，并以此形成了独特的基础结构。FineBI不仅能解决用户刚刚使用产品时的一些简单的问题，也能够解决用户深入使用产品之后想要解决的更复杂、更深入的问题。
整体上而言，FineBI相比起其他的产品，更加重视产品自身内功的建设，无论是底层的引擎建设还是产品分析能力的开发都需要巨大的投入，然而这两个维度的投入并不如可视化模块的投入那样可以快速地体现。
但是我们清楚地知道这是企业需要的核心能力，随着企业面对的分析问题的多样化和复杂化，随着企业使用BI功能的深入，产品的引擎和分析能力的价值就会愈发凸显出来。
当然，这些优势只是某一时刻的状态，FineBI还在继续发展。如前文所述，我们在数据规范建设、系统的稳定性等等各个维度都有着巨大的投入，未来一段时间内这些维度上的产品功能都将会有巨大的提升。
所谓万变不离其宗，FineBI的发展不会改变BI产品本身的定位，而是寻求更高的效率。从目前来看，BI的未来发展也离不开上述几个维度。
FineBI发展方向：很多人说BI不是业务系统，稳定性要求不如业务系统高，个人并不认同这一观点。随着BI被企业的应用范围越来越广，它对业务的影响范围也随之增大，它的稳定与否也时刻影响着企业的业务安全。在这一维度上FineBI仍有很大的发展空间，即便帆软已经做了很多功课，但我们还要进一步追求更高的目标。今年帆软将围绕着防宕机对FineBI做更多的优化，我们会系统性地梳理所有可能引发宕机风险的问题并将其根除。
FineBI发展方向：对于一般的产品而言，性能当然是越快越好。但是对于BI产品来说，更快的性能不是锦上添花，而是必不可少。企业的数据量越来越大，数据决策越来越多，数据分析的场景也会越来越复杂，这些都给引擎带来了巨大的压力，一款优秀的BI产品必须要拥有一颗强大的心脏。FineBI在亿级别的数据量处理上已经有着非常优秀的性能体验，但帆软对产品的性能和支撑的数据量还有更高的追求。我们今年将会对FineBI引擎进行进一步的升级，从而实现在十亿数据量级别上的高性能体验。
FineBI发展方向：我们今年会新增资源控制管理功能，从而避免用户无序使用进而浪费企业内有限资源的情况。同时我们会进一步完善资源使用情况的监控，方便企业对无效资源和风险操作的管控。
FineBI发展方向：在这一维度上FineBI目前的能力是比较完善的，而未来我们需要进一步完善的是具体功能上的细节，从而进一步降低分析的成本。比如完善模型的多事实多维度能力、完善窗口计算能力等。
FineBI发展方向：FineBI目前具备的图表类型很完善，但相对弱势之处在于，基于规则的配置相比基于穷举的方案的学习成本要高一些，这是我们接下来需要解决的方向。
FineBI发展方向：新的技术将为产品易学易用性带来新的变革：这里所说的新技术便是AI。AI的出现给我们的工作生活带来了许多新的可能，通过AI技术的融合能够让BI使用变得更加简单和高效。或许用户不需要学习大量的工具知识也能做好分析，或许用户即便不懂数据也能够用好数据来解决业务问题......总之，AI的出现带来了很多可能，对于BI产品来说也是一样，AI技术的结合将是下一代BI的必备能力。除了新技术的应用，产品易用性的升级探索是永无止境的。今年我们将针对FineBI的图表配置易用性、函数编写易用性等方面做进一步的优化和改进。
本白皮书对170多位企业CIO、CTO、数据管理负责人或拥有同等职责的IT负责人的调研，了解IT管理者对BI的应用情况、价值诉求、技术需求、主要参考因素。通过对调查情况分析，深度洞察BI现状和发挥数据应用价值的关键，并基于此提出专业建议，以帮助企业推动决策改善、推进企业数字化转型，白皮书中不少观点可以给大家来年数据工作立项带来一些参考。
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