何春濤：數字中國縮影：加速中的BI國產化替代

新基建揚帆起航，數字中國從以生活數字化為主體的1.0深入到以行業數字化為主體的2.0，加速中的BI國產化替代成為行業數字化乃至整個數字中國的縮影。

20年前，互聯網剛剛進入到我們的視野；20年后，數字技術進入到我們工作、生活的方方面面。掃碼乘車、刷臉支付、直播帶貨……面向大眾的數字中國處處可見；城市治理、科學決策、智能制造......針對行業的數字中國加速前進。

在數字變革下，大數據將引導整個社會全方位升級和變遷，數字化為生產注入新動能。相關統計顯示，以智能化、高端化、高科技化為代表的新動能對中國經濟增長貢獻率超過三分之一，對城鎮新增就業貢獻率超過三分之二。這對中央提出的“六穩”、“六保”政策的落實必將發揮重要作用。

當前信息化建設已經從“互聯網+”轉向以數據深度挖掘和融合應用為主要特征的“智能+”階段，數字基礎設施建設是支撐未來經濟社會發展的新型基礎設施的重心和基礎。圍繞5G網絡、工業互聯網、數據中心、基礎軟件等重點領域的“新基建”提上日程，加快部署，數字中國從生活數字化深入到行業數字化。

當一個國家的科學成果數量占世界科學成果總量的25%，就可以被稱之為世界科學中心，這是日本學者湯淺光朝提出的觀點，世界科學中心轉移也因此被稱為“湯淺現象”。2000年前后，美國的世界科學中心地位受到了新興勢力的挑戰，普遍認為，新角色將由中國扮演。這是近年來“美國對我國的禁令屢屢升級”的大背景。在我國，國產化替代從民間走入官方。

工業和信息化部新聞發言人、信息技術發展司司長謝少鋒曾談到，在基礎軟硬件方面，我們將實施國家軟件重大工程，集中力量解決關鍵軟件的“卡脖子”問題，著力推動工業技術的軟件化，加快推廣軟件定義網絡的應用。

全棧自主可控將成為大型企業主流IT基礎設施的新特征。公開數據顯示，CPU的國產化率為3%，操作系統和虛擬化國產化率為5%，數據庫國產化率為10%，中間件和ERP國產化率相對較高，達到了30%。雖然在各個細分領域，國產化替代率呈現逐漸走高的趨勢，但整體比例低，均存在著巨大的發展空間。

可喜的是，國產化替代早已行動起來。從“去IOE”到“去SOA”就是例子，國產化替代已經從軟硬件國產化的“去IOE”（IBM、Oracle、EMC）延伸到頂層設計咨詢國產化的“去SOA”（SAP、Oracle、Accenture），保證全方位的信息安全。早在2013年，最后一臺小型機在阿里巴巴支付寶下線，標志著阿里已經完成“去IOE”。事實上，在某些領域，我們實現了超越，“卡脖子”問題名存實亡，數據分析領域就是其一。

當然，不同于其他產業，IT基礎設施國產化存在顯著的“木桶效應”，在“硬件、軟件、服務”鏈條中任何環節的國產化能力缺失都將造成整個自主體系發展的停滯。重塑中國數字底座，需要在由核心芯片、操作系統、中間件、基礎應用等集合而成的完整IT基礎設施體系全方位布局，打造具有自主知識產權的核心產品成為了重中之重。

　　“BI是企業轉型數字化最高效的方式之一。”知名調研分析機構很早就做出了這樣的判斷。

　　數字時代下的企業數據化目標是數據驅動業務，本質是數據規律的可視、可控、可優，因此，BI是企業數據化運營的剛需。對于廣大企業來說，對BI的選型成為重要工作。

敏捷BI是發展趨勢已成共識，因為傳統BI存在的不足已被廣大企業所熟知。其中，下面三點尤為突出：

第一，實施失敗率高。據不完全統計，在企業實際的應用中，BI的實施失敗率高達70%。在這其中，國外產品引入國內后因水土不服導致的失敗更是讓人唏噓。

第二，部署開發周期長。傳統BI產品的部署往往需要幾個月時間，需要進行整體的架構設計。這樣的部署周期在日新月異的商業環境下更顯尷尬。

第三，IT部分負擔重。傳統BI的報表制作需求會由業務部門提交到IT部門去實現，且每個新的需求都需要重新建模開發，不僅IT部門負擔沉重，多達數日的制作效率更會讓業務部門錯失商機。

正是傳統BI無法根治的問題和商業環境的迫切需求讓敏捷BI順勢而生。只需一周即可部署上線；再也不需要建二次表、Cube、經歷復雜模型的漫長流程；可以從海量數據中瞬時生成分析結果；業務人員可以自助取數分析獲得報表......敏捷BI規避掉了傳統BI的種種不足，成為行業的首選。

因此，敏捷BI領域國際領頭羊Tableau一時間風頭無兩，在全球范圍獲得了快速發展。美國將數據分析技術列為出口限制技術，因此，BI國產化替代加速發展，以Tableau為代表的國外敏捷BI在中國的市場遇到困難。

敏捷BI作為趨勢，那么對于廣大企業來說，如何完成BI項目呢？敏捷BI“五子棋”是經過眾多成功應用而積累的成熟經驗。

• 第一子：選型

選型是第一步，具體選型的方法包括如下幾點：

1、產品架構：是C/S還是B/S？

2、產品性能：能否穩定快速處理大數據統計分析？

3、產品集成：能否方便集成到華為WeLink、企業微信、釘釘、公司OA等第三方平臺？

4、數據接入：能否對接企業的所有業務系統數據源？是否可以跨數據源進行數據分析？

5、探索式分析：關聯查詢、縮放過濾、即席查詢等等是否具備？

6、數據權限&安全：行權限、列權限、不同的資源權限等能否滿足企業的數據安全要求？

7、移動端：是否支持移動端的訪問和數據分析？

8、實施&售后服務：質量、問題反饋解決效率、文檔說明完整性如何？

• 第二子：POC

POC：Proof of Concept，常譯作“概念驗證”。主要目的是驗證所選型的工具能否滿足業務需求或者性能要求等。可通過兩種方式實現，即尋找業務中的重點和常用點進行驗證。

• 第三子：部門試點

選擇企業中的某個部門業務進行試點使用。比如選擇財務部、人力資源部、采購部等。供參考的經驗為選擇業務量最大和最小的部門進行試用。

• 第四子：試運行上線

部門試點成功后，即可進行全公司試運行上線。試運行上線是新舊兩個系統并行運行，運行一個周期，如果沒有問題，可以停掉老的系統。

• 第五子：全面上線

試運行沒有問題后，即可以淘汰老系統，全面運行新系統。

對于廣大企業來說，BI國產化替代的關鍵主要體現在兩個方面：一方面，實現國產軟件廠商產品、技術之間的適配，從而完成信息化的系統性替代，全部遷移到國產軟硬件產品中來；另一方面，用戶使用習慣也要相應的進行轉變。

根據公開資料報道，美的替換了BIEE、華為替換了Tableau、中興替換了Tableau和微策略、海爾替換了BIEE和BO、銀聯替換了Cognos，這些都在BI國產化替代中樹立了一個個標桿。

結束語：

世界潮流，浩浩蕩蕩，趨勢和時間總是勇往直前。

目前，各行各業已經進入到數字化轉型的階段，數字化成為未來企業必須的標簽，國產化替代成為當今企業的首要選擇。我們深知，在某些領域的國產化替代（如芯片、操作系統）不會那么快，正如民間自發的“去IOE”一樣，對某些技術的缺失依然存在，但《異形前傳：普羅米修斯》中所說“巨大的事物總有細小的開頭”，方向對了最重要。在大數據、互聯網領域，國產化替代進入加速期，因為在大數據時代，我們擁有更豐富的應用場景，一直就不是后來者。

最后，如果我們把生活數字化看做是數字中國1.0的話，那么行業數字化可以稱為數字中國2.0。前者，我們實現了與發達國家同步甚至引領；后者，我們正在砥礪前行，必將好戲連臺。

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