“全球视野，数析万象”2018年大数据应用与融合创新大会暨第六届中国数据分析行业峰会于9月15日在上海成功召开。

思迈特CE0吴华夫先生受邀参加，并获得 “中国数据分析行业杰出贡献奖”。大会中吴华夫先生和大家分享了数据分析利器Smartbi V8.5全自助数据化运营分析平台，讲述了在目前数据化运营的新潮流中，怎么通过一些自助化数据分析手段来帮助实现数据化运营。

01 趋势与挑战：企业数字化进程演化过程

目前随着人口红利慢慢释放，中国企业的管理已经从粗放式发展到了精细化运营阶段。

随着信息化技术的进一步发展，企业业务的不断深化，企业积累的海量数据已经成为非常重要的数据资产，但如何用好数据已成为当今企业面临的核心问题。

我们总结了以下几个阶段：

如何用数据描述业务发生情况(用数据研判） 

如何用数据分析业务发生的原因(用数据管理）

如何用数据预测业务发展趋势(用数据决策） 

  如何用数据驱动业务变革(用数据化运营）

整个过程中BI是工具和手段，BI是数据化运营最基础的工具。

BI的发展：在过去是十几二十年BI最开始以“以IT为核心驱动面向管理决策层”，随着数据化运营的发现趋势是BI更平民化变成了“以业务部门为驱动平民化普惠式BI”。

正如Gartner中提到“企业组织正在采用自助式分析和商业智能（BI），并将这些能力带给各级业务用户。这一趋势非常明显，根据Gartner的预测，到2019年，具有自助服务能力的商业用户的分析产出甚至将超过专业数据科学家。”自助BI是未来一个重要方向。

整个发展阶段中出现协助企业数据化运营的方案：

Excel：最广泛使用的工具，简单、灵活；问题：权限(数据和表现在一起)、性能（无法处理超大数据量）、安全性、可管理性等。

传统BI工具：主要包含Report（报表报告）用于展现数据；Adhoc（明细查询）查看数据；OLAP（联机分析处理）多角度透视分析；Dashboard（商业智能仪表盘）面向领导的管理驾驶舱等。传统BI工具以IT为核心、功能全面、成熟、安全。问题有：响应慢（业务需要的数据必须通过IT得到解决），重复、工作累（需求很多），数据沉睡（数据价值没有得到充分发挥）。

NEW可视化工具：面向个人和业务用户为主，美观易用，随需应变。问题是：难以匹配大型组织，如权限、元数据、性能问题。

02 Smartbi的应对--V8.5 全自助化运营分析平台

数据化的运营才能使得数据资产能够变现发挥最大价值。吴总针对上面的每一个阶段讲述了思迈特软件如何应对并帮助大家完成数据化运营。

用数据描述业务发生情况

了解数据描述数据现状，Smartbi提供了报表、报告、仪表盘、数据大屏、移动端。

1.自助报表：以Excel为设计器的传统BI报表能力

Excel和BI结合从“类Excel”到“真Excel“，发明了SmartbiSpreadsheet电子表格，它是一个非常易用的报表呈现工具，涵盖所有函数、图形、格式，一键发布WEB浏览。

中国式报表，以最低的成本，实现效果丰富的报表，功能特色如下：

简单易用：Excel报表设计器，最熟悉的环境，最丰富资源 功能强大：所有Excel函数，财务、统计、预测、规划求解 图形丰富：可配置的图形组合能力 报表能力：分组报表、清单报表、交叉报表、列表报表、多源报表、分片报表等多种类型

吴总展示了Smartbi Spreadsheet在上海徐汇区政府制作的数据大屏。

2.自助报告：以Word、PPT为设计器的数据分析报告模板能力

企业工作中会有很多周期性的会议，需要将各种数据整理到Word或者PPT中，我们将其与BI结合，做到动态刷新数据，自动生成报告。

用数据分析业务发生原因

了解数据后，下面讲述如何分析数据，Smartbi有三个主要的功能：自助（即席）查询、自助（透视）分析、自助仪表盘。

1.自助查询：面向大型机构的明细级数据服务能力，

特点包括大数据量的清单明细查询 任何字段均可作为筛选条件 灵活改变查询条件间组合关系和顺序 支持后台批量导出

2.自助分析：无须多维模型、继承OLAP互动钻取等功能的分析能力

类似Excel透视表，简单易用 支持超大数据量的查询性能，秒级响应 支持超多维度、甚至维度无法固定的分析场景。

3.自助仪表盘：2018年全力打造的数据可视化的仪表盘能力（所见即所得）

简单易用、拖拽生成、所见即所得、智能图形推荐、流式布局。

数据统一整合

数据从哪里来，我们提供了数据整合能力。

Smartbi工具与其他新一代可视化工具的区别第一个就是语义模型，对于大型组织来说业务用户无法理解数据，由IT设置好，直接面向业务架设一个逻辑模型，屏蔽底层物理数据结构的复杂性，展现给业务分析师的是一个简单的业务数据（业务主题），同时可以做权限控制。

自助数据处理：从跨库查询到筛选过滤、以及定制抽取（到高速缓存）的数据检索能力

面向业务人员，可以基于数据做表的加工，可以跨库查询、加工新的指标等；为了提高反应速度，Smartbi提供了高速缓存，可以看我们性能表现的数据：笔记本电脑上1亿条数据五个维度可以做到秒级响应。

用数据预测业务发展趋势

如何预测业务未来，Smartbi自助数据挖掘产品提供了分布式数据建模和处理，预测性分析平台。

自助数据挖掘：基于Spark分布式计算的数据挖掘流式建模的高级能力

数据挖掘产品提供了一个简单易用的场景，能够让业务分析师很容易的进行数据挖掘，提供了各种各样的数据处理手段和一些通用的算法（聚类、分类、机器学习、深度学习等），支持扩展性如Python扩展，底下是分布式引擎，最终模式是简化机器学习。

另外我们虽然知道数据的保障，如何去探索数据呢，报表、报告、自助化也好，这些交互手段都还不够方便，未来更方便的方式是自然语言的方式使用功能。

Smartbi独创BI+AI模式，语音代替鼠标操作，想要数据“说”即可（通过自然语言进行探索式的数据分析）。

用数据驱动业务变革

最核心的是人、工具和管理制度的问题，人去使用工具，实现数据化运营需要管理体系的创新。

在大数据时代，几乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。以利用数据价值为核心的新型商业模式正在不断涌现，把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上谱写高额利润的新章。

SmartbiV8.5 全自助化运营分析平台，从根源解决业务人员关心问题。

同时平台提供资源发布、商店，业务创新、共享、沉淀，以实现数据资产增值。

03 成功案例：共享让数据更有价值

最后，吴总分享了民生银行阿拉丁的成功案例，思迈特为民生银行建立了一个阿拉丁的数据平台，集成了几百个系统。在阿拉丁大数据云服务平台上，民生银行的每一位员工都能够获得所在机构的数据，进行数据分析，并可以将分析结果进行共享。

Smartbi自助化运营分析平台不仅是一个工具，它还是一个数据共享和数据价值传递和沉淀的过程。

开放共享理念的创新，彻底抛弃了在数据应用上层层审批的严苛管理，打破了横亘在数据和数据使用者之间的那堵厚厚的墙，开放了数据作为银行资产产生巨大价值的可能性，也直接造就了民生银行数据分析成果的繁荣。