编者按：作为专注于商业智能分析行业的产品提供商，Smartbi是拥有最多大型金融客户的国产BI厂商。财富银行500强的10家国内银行其中8家使用Smartbi，2019年国内排名前18的证券公司，Smartbi覆盖了三分之一。这次CSDN有幸邀请到了Smartbi的VP徐晶和大家梳理BI的技术发展路径与国内商业应用的发展趋势。
核心要点
BI受到过两波冲击：一波来源于大数据，一波来源于AI。最终完美融合BI其实是一种金字塔形式的存在：第一层企业报表，第二层自助分析，顶层机器学习算法应用。BI的技术难点：一不同功能解决要用不同的解决思路——报表功能强调技术上的可选择性，自助分析强调对用户的可操作性，数据则强调架构可拓展性；二整个架构的稳定性安全性可拓展性。国外产品架构，设计和细节做的非常完美，但是功能过于单一，本地化服务被国内厂商轻松超越。未来，BI将成为决策者的诸葛亮。以下为正文内容：
CSDN：大概是从2017年的时候开始，NLP和AI成为了现代BI（商业智能）的一个主要特征。BI从上世纪90年代发展到今天，其实也经历了许多变化。今天能否请您给大家梳理一下BI的技术发展路径？
徐晶：BI这个词出现差不多有30年了，前面20年好像并没什么大的波动，近10年才开始出现较大的冲击。第一波冲击来自于大数据：首先冲击了商业智能的技术架构，大家那时候讨论的是大数据来了，BI是不是该没落了？毕竟概念一般也替换比较快。不过BI作为应用领域的一个词，后来成功的将大数据以支撑技术的角色给包容进去了。
第二波冲击就是你刚提及的AI了，包括NLP、机器学习这些。冲击不如大数据的冲击那么大，AI领域的说法是未来是AI BI的形式，AI也作为技术支撑被整合到BI这个应用场景里去了早期BI还是以传统报表可视化为基础，现在是真的走向了智能的时代，还是真的挺让人兴奋的，后面咱们细聊。
CSDN：刚提到BI其实是应用领域的概念，那目前商业上的应用具体集中在哪些方面呢？
徐晶：商业智能现在应该说越来越广泛了，企业都在加强对数据的分析和利用，这是特别明显的一种趋势。在这种所有的需求里面， BI是一种金字塔形式的存在。我把它分成三层：第一层还是聚焦在传统企业报表，占据70%～80%的份额。
第二层是自助分析，占据10%的份额。自助分析最近五六年提的比较多的概念，一线业务人员可以自助分析，不再依赖于别人给你开发。但是只有在IT成熟度比较高；人员素质比较高的行业才会去使用自助分析平台，例如银行。各个厂商，各个领域近几年都在推自助分析，自助BI。但是为什么说是概念呢，因为它还没有落地。
顶层，是真正用到机器学习算法的客户群，目前看来就是聚焦于一些大型的制造业，互联网公司，金融行业多一些，尤其是金融行业。所以对绝大部分企业客户来说都还是停留在早期的阶段，或者说，我们认为是个正常的阶段。
CSDN: Smartbi的产品非常丰富，包括了您刚刚提到以“真Excel”主导的企业报表软件，V9新产品数据挖掘分析平台等。这几年，公司经历了哪些产品上的迭代，它背后的产品定位、产品路线和逻辑是怎么样的？这几年国内的市场需求又有哪些变化呢？
徐晶：好的，我们简单回顾一下Smartbi的成长过程。“真Excel”诞生是在2014年，2013年我们启动，2014年上线。
下一阶段开始自助分析：早期我们自助分析的功能被称为透视分析，当时参考了90年代BI概念中一种很流行的技术OLAP, 把透视表的功能搬到了云端。不过这种东西它用起来有天生的一些麻烦：一是数据更新慢，二是性能很差。我们希望用 Excel透视表在web部端做 Excel测试表的功能，省去客户预建模的工作，这样的话自助分析就变得很简便，用户也能看明白。另外它跟传统操作一致，这个功能一推出也是在银行里面得到广泛的认可，银行的客户基本上全都用我们透视分析的功能，这是早期的自助分析。
第三阶段国外Tableau这类可视化为主的产品兴起，我们开始意识到可视化也是非常重要，开始增强自助可视化分析能力。另外，17年我们推出了 一个新产品，就是有一个小女孩讲话，数据就能出来，开始迈向智能阶段。不过这只是我们探索的一个阶段，目前市面上并没有客户有明确的需求，都在观望的阶段。不过也好理解，新的技术出来，市场接受是需要时间的。整体来说我们的产品发展路径，其实跟BI金字塔三个阶段: 传统BI，自助BI和智能BI应该说是完全吻合的，也很巧合。
CSDN: 要真正做好以上这些点，技术上的难点在哪儿？
徐晶：首先要明确的一点是不同的功能的解决思路不一样，不能同一而论。例如报表功能，技术路线上面就是要给他们更多的选择；自助分析就不一样，要考虑使用人员的操作能力，需要尽量操作简单化，能快速出东西而且有效，另外表格颜色，版式也得好看；数据挖掘，分析功能的话，处理的数据量会大小不一样，所以考虑到数据挖掘这个架构上我们就有区别，增强可拓展性，可以是分布式计算的，支持海量数据，支持 Python扩展等等。
第二是整个架构稳定性安全性可拓展性。各个企业的数据量都是越来越大。安全性要求越来越高。所以出现安全漏洞的时候，怎么做到不宕机就修复补丁；怎么让系统在运行资源不够的时候，扩展计算资源。这些对平台的能力也是要求挺高的。
CSDN: 刚刚聊了BI的技术发展历程，商业应用，也具体聊了产品定位，解决思路，技术难点。接下来聊聊国外的一些情况，您觉得国内外在BI这一块，我们的不同主要体现在哪些方面？有哪些是我们可以借鉴的地方?
徐晶：国外产品Tableau、PowerBI这两个是比较强劲的。整体上来说，国外产品有这么几个优点：
1.产品设计：整个架构和规划上面要思路比更加的清晰和专注。比如说像tableau，他就很好地把握了数据可视化这么一个潮流；
2.细节：真正开发比如说它的配色，还有好多自己内部的一些处理函数什么的，确实做得更细致，这点这点反映了他们做事情那种追求极致的那种状态，我非常欣赏。
缺点的话也很明显：一是本地化服务一般，用过的都知道；二是因为太专一，所以功能不够丰富。
CSDN: 作为企业用户，应该如何去挑选适合自己的产品呢？有哪些点企业可以去把握？可否给大家分享一些具体的经历？
徐晶：一句话，从实际需求出发。举个例子，生活在城市里面，大家都有交通的需求。从a点到b点的需求，我们会怎么去达成？我们有多种选择，可以打车去，可以开车去，可以坐地铁，可以骑自行车，甚至可以混合出行。方式很多种。正如立体化的城市交通，数据分析业务员去做数据分析的时候，也有多种路径可选。所以即便是同一个目标，因为选择路径不同，导致了不同需求。
自助分析上，我们推一种概念叫做自助分析工具集，给用户提供不同的选项。比如说我们最近刚签的华为。业务一线人员天天做的都是Excel，如果换软件会对业务人员造成了困扰：两边互相要导，要把数据导到BI产品里，同时Excel上还得备份，两个东西做完了以后，还得不断的导出Excel去整合。但是Smartbi工具集里包括“ Excel分析”功能， 在Excel里直接做自助分析，事情就简单了，整个集团就开始全部推广使用了。
CSDN: 看了很多科技电影，我想大家心中理想中的BI都是人机交互，通过语义来表达诉求，使用工具接受指令，自助分析，最后将需要的数据直接以表格或者，图形的形式传递给用户。这样的场景离我们有多远？BI的未来，您怎么看？
徐晶：未来，BI会给企业带来无可限量的价值。
今年我们年底的时候会推 V10的版本，自然语言的功能就会得到比较大的加强。发布这个版本以后，我希望企业无论在什么样的发展阶段，有什么样的需求，我们都可以满足，让大家能够享受到数据分析的乐趣和便利。
作为企业管理者，我希望以后做任何决策的时候，都不是拍脑门的。BI对所有管理者来说是非常有吸引力的，管理者就等于多了一个真掌握核心竞争力的一个助手，有了诸葛亮。
CSDN: 是什么让您本人选择这个行业呢？
徐晶：老实说最开始，我也不是很懂。刚毕业时想法很简单：能接触数据的人，首先权限就够高。我所希望自己去交流的层次是偏高的，因为大家看的视野也不太一样，我认为对我个人认知是有帮助的。不过走到今天，已经转化为责任感了，中国一定要做出自己的BI。
CSDN: 欢迎做客CSDN，感谢分享。我们即将迎来CSDN20 周年年庆，您有什么话想送给CSDN？
徐晶：CSDN是一个老牌的社区了，上学的时候就知道。不过一直没有过合作，今天能接触，我觉得非常高兴，希望后面我们有更多的交流。CSDN和我们有着共同的投资方，希望CSDN越做越好，在移动互联的时代能够抓住新的机遇，对整个行业再次起到整合推动和引领的作用！