对于企业来说，选择适合的BI至关重要，因为它会直接影响到企业数据分析和决策的效率与准确性。BI作为为企业决策提供服务的数据分析工具，其核心作用是帮助企业更有效地分析数据并做出明智的决策。因此，在BI平台的选型上，企业需要深入了解当前和未来的决策需求，确保所选的BI平台能够满足这些需求。

  • 关键产品能力：从决策层、管理层、业务部门到业务执行层的数据分析与决策需求的层层支撑能力。

  • 厂商综合能力：厂商解决方案、服务体系、品牌和理念与企业需求的适配度。

  • 市场认可度：厂商在企业所处行业的市场影响力，厂商在BI行业影响力等。

  企业在BI平台选型过程中，最首要、最核心要考虑的因素即BI平台的产品能力。BI平台产品能力是否适配企业当前和未来的数据分析与决策需求，是BI平台建设能否真正在企业中落地的关键。想要找到适配需求的BI平台，企业就要先明确自身决策的目标和主要场景，清晰识别企业数据和分析建设的现状，明确目标与现状之间的差距并确定企业BI平台建设路径，而后基于建设路径识别企业真正所需的BI平台关键能力。

  建设过程中，最重要的是落地场景，只有真正契合企业分析决策场景的BI平台，才能为企业带来长期价值。因此，我们可以通过深挖企业中最常见的5大类决策场景，来识别到企业BI平台选型需要关注的关键产品能力。

  企业级决策场景中，主要角色为CXO、董事会等决策层，通常会聚焦于企业经营战略，制定企业整体的决策规则。这类场景需要深入分析大量的全局数据，其复杂性较高。同时，虽然报告的结构通常是固定的（如企业经营状况分析），但分析的具体内容往往具有临时性和不确定性。例如，在经营分析会上，经常需要对特定指标进行即时的二次分析。

  • 多源数据接入与融合：确保能够整合来自各个数据源的信息，为企业提供全面的数据视角。

  • 报表与看板的专业设计：能够支持中国式的报表呈现方式，以及构建企业级的驾驶舱界面等。

  • 数据洞察能力：能够应对临时出现的复杂分析需求，如在决策会议中即时进行深入的数据洞察，并快速形成结论。

  在企业明确了战略目标和决策规则后，中高层管理者通常负责将这些决策规则进行拆分，确保各级员工都明确了解并遵循。这一过程涉及对核心指标进行细致的拆解，以便于进行过程管理、绩效评估等。

  在精细化管理场景中，建立一套完整的决策支持指标体系尤为重要。这要求指标的构建与管理工作需保持一致性和透明度。此外，配备易于使用的分析报告工具，使得各级管理者能够更便捷地完成定期汇报任务。

  • 数据建模能力：如利用数据准备功能，构建分层的数据仓库，以支持各种业务模型。

  • 指标支持能力：统一管理、定义和使用各类企业指标，实现对企业决策执行情况的细致跟踪。

  • 分级预警能力：基于企业指标体系和业务规则，对潜在风险进行分级管理并及时预警，确保高级风险能够得到及时处理并逐级上报。

  • 细粒度数据权限管理：确保企业在跨业务、跨层级的数据分析中，数据的安全性和隐私性得到保障。

  • 智能分析报告：自动生成各类分析报告，提高管理层日常总结和汇报工作的效率。

  数据建模能力和指标支持能力对于业务结果至关重要。如果BI平台无法直接提供这些功能，结合其他工具进行补充也是可行的，但能够提供一站式解决方案的BI平台将会更为理想。

  在企业的决策体系中，各业务部门需对其所负责的业务领域进行深入分析，以便做出明智的业务决策。

  在业务决策场景下，通常业务的专业性较强，而IT部门可能对业务理解不够深入，业务专家则可能缺乏专业的数据分析技能。此外，这类决策场景要求高度的分析穿透性，通常需要将多个报表和看板按照业务逻辑进行有机的整合。同时，由于业务迭代速度快，数据分析需要迅速适应市场的变化节奏。

  • 自助分析能力：产品应易于使用，使业务人员能够通过简单的拖拉拽式操作即可完成从数据接入、数据准备、报表和可视化分析到数据应用发布的全流程。这样，业务人员无需依赖IT部门即可独立完成业务分析。这有助于解决业务专家经验与IT技能难以兼得的难题，提高业务分析的效率，并确保分析结果能够及时跟上业务迭代的步伐。

  • 数据应用和门户：允许业务团队自主创建适用于多种终端的数据应用和数据门户。通过将这些业务分析看板按照特定的业务逻辑进行组织，可以呈现完整的主题分析结果。这有助于提供更具针对性的数据支持业务决策。

  当企业决策从高层领导层开始，经过逐层拆解和传递，最终触达一线业务人员（如门店店长、一线运营人员）时，一线人员的快速、准确执行成为提高整体执行效率和效果的关键。

  对于一线业务人员，他们需要及时获取实时的业务数据，以便根据企业既定的规则迅速做出决策并采取行动。同时，这些行动的结果应能够被反馈给上级业务部门。

  • 数据时效性：确保一线人员能够获取最新的业务数据，支持他们进行更及时的决策。

  • 移动端触达与交互：通过移动应用和OA系统（如钉钉、企微、飞书等）提供数据访问，使一线员工随时随地都能查看所需数据。此外，应具备数据追人的能力，即通过移动端推送和订阅预警，确保相关数据能够及时传递给相关人员。

  • 数据填报能力：提供填报功能，使得一线人员能够方便地进行各种数据输入的交互和回填，将数据与实际业务操作紧密结合。例如，接收预警推送的一线人员可以在移动端随时反馈一线业务情况，以便及时调整业务运营策略。

  • 开放与集成能力：确保BI系统能够与其他企业系统进行无缝集成，形成业务操作的闭环，使得一线执行的过程和结果能够与其他系统相互打通和共享。

  除了上述的4类决策场景，企业的数据文化建设也是不容忽视的重要方面，尤其对于那些已经进入较为成熟的数字化阶段的企业来说。数据文化建设并不仅仅是组织层面的方法和资源投入，它还高度依赖于数据分析工具，包括BI平台的产品能力，它导向BI平台是否能够让更多用户参与数据分析、是否能够支持大规模的用户和数据。

  • 易学易用的极低使用门槛：为了使更多用户参与到数据分析中，BI平台必须易于学习和使用。这不仅意味着分析师等数据内容的生产者能够轻松操作，一线用户如数据内容的消费者也应能够轻松上手。这意味着平台应提供统一且便捷的数据访问入口，确保用户随时随地都能快速访问数据，并保障高效响应速度。此外，数据内容应易于检索，同时具备交互反馈功能，使用户能够直观地理解和分析数据等。

  • 企业级的系统架构：随着更多用户和业务数据在BI平台上的积累，系统架构必须能够满足企业发展需求。这意味着平台应具备低成本的系统扩展能力，以高性能和高稳定性支持大规模的用户量和数据量。

  • 企业级的管理能力：为了确保数据和分析的广泛使用，企业需要放心地将这些能力赋予更多业务和用户。这意味着BI平台应具备完善的数据安全保障、细粒度的数据管理、日志和审计功能、系统巡检和监控等管理、运维能力。

  除了产品能力之外，厂商的服务能力和数据建设方法论经验也是选择BI平台时需要考虑的重要因素。成熟的数据经验和完整的服务能力能够帮助企业更快地明确数据文化建设的目标和路径，避免走弯路。

  在选择BI平台时，大家通常最先考虑的是采购成本，会评估BI平台的定价方式和价格区间是否与企业预算相匹配。但实际上，除了直接的产品费用，还有许多其他的成本因素需要考虑。

  首先，我们需要考虑其他相关成本，如评估成本（POC）、实施费用、产品采用和实施周期等。这些成本虽然不像产品费用那样直接，但它们都是企业需要承担的实际成本。特别是产品采用和实施的时间周期，即使产品费用较低，但如果时间周期过长导致企业错失决策时机，那么背后的成本就会变得很高。

  其次，部署和运维成本也是需要考虑的重要因素。BI平台应能够简单、快速地部署，并支持不同的部署方式以满足企业的需求。例如，SaaS、私有化部署以及日益重要的信创环境部署等。此外，日常的运维工作除了维保费用外，还需要考虑企业自身IT/数据团队的资源投入。一般来说，BI平台的构成越复杂，部署和运维成本就越高。

  第三，学习成本也是一个不可忽视的因素。BI平台应足够易用和好用，能够让用户快速上手并产生实际产出。平台应提供清晰的学习路径和丰富的培训资源，以降低学习成本。更低的学习成本意味着更多的数据分析生产用户、更快的产出以及更高的分析决策效率。

  举例来说，如果BI平台由多个工具组成，如数据准备工具、报表分析工具、可视化分析工具等，这意味着企业需要评估和采购多个工具，采购成本会变高；IT/数据团队需要管理和运维多个系统，这会增加复杂度和降低稳定性，运维成本也会变高；员工需要学习多个工具的使用以及数据和分析在多个系统之间的流转，这会使学习成本变得更高。

  相比之下，一站式BI平台能够降低整体获得成本。企业只需采购一套平台、运维一套系统、学习一个工具技能，以更低的产品费用、更简单的部署和运维、更低的学习成本等优势获得更完善的BI能力。因此，在选择BI平台时，企业应综合考虑各种成本因素，以确保选择的平台既满足需求又能控制总成本。

  首先，解决方案能力是评估厂商业务落地效果和企业长期合作的重要依据。高质量的解决方案意味着厂商对该行业或场景有深刻的理解和丰富的应用实践经验，并直接关系到客户业务决策问题的能否得到完善解决，以及在服务过程中遇到问题时能否得到有效的支持。

  其次，服务体系也是选型时必须考虑的因素。一般包括培训服务、售后技术支持、问题/故障响应机制和SLA保障、实施和二次开发支持以及客户成功服务等。厂商是否具备完善的服务体系以及能否提供高质量的服务是选型时的重要考量。此外，厂商是否能够提供进阶能力的服务，如帮助企业进行数据建设成熟度评估，并根据评估结果为企业提供数据建设的方法论和路径建议等，也是评估厂商在特定领域深度沉淀的重要依据。

  最后，品牌和理念也是评估厂商综合能力时需要考虑的因素。BI厂商及其产品与服务需要能够伴随企业成长。厂商对于如何支持企业决策的理解、基于企业决策理解所做的未来产品规划等，需要与企业数据建设的发展规划相一致。例如，厂商的理念是否强调让业务人员自主使用数据，这更适合推广业务自主决策的企业，而非集中化IT开发的企业。

  综上所述，在评估BI厂商的综合能力时，需要综合考虑解决方案、服务体系、品牌和理念等多个方面，以确保选择到合适的合作伙伴，促进企业的数据建设和发展。

  在评估BI厂商时，行业市场影响力是一个重要的考量因素。具体来说，企业可以参考以下方面：

  首先，市场占有率是指目标厂商在特定行业或市场中所占的份额。了解市场占有率有助于判断该厂商在行业中的地位和影响力。

  其次，头部客户占有率也是评估BI厂商的重要指标。了解目标厂商与行业中的头部客户合作情况，例如银行客户可以重点考察厂商是否有多家头部银行的成功实践经验，可以为企业提供关于该厂商在该行业中的实力和信誉的参考。

  此外，标杆案例情况也很重要。了解目标厂商在不同行业或场景中的标杆案例，可以更好地了解该厂商在不同业务场景下的解决方案和服务能力。

  同时，BI厂商在行业中的地位和影响力也是值得关注的因素。例如，厂商在BI行业中的排名、是否被权威的行业报告提名（如Gartner、IDC报告）、是否参与行业标准的制定（如国内由信通院主导的行业标准编著）、以及是否获得行业相关资质等。这些因素都可以为企业提供关于目标厂商在该行业的地位和影响力的参考。