BI从过去走向未来,GVP有什么特别之处? BI从过去走向未来,GVP有什么特别之处?

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BI从过去走向未来,GVP有什么特别之处?

Time:2023-02-16
此前,某智慧产业园基于国双可视化分析系统(GVP),搭建了数字孪生园区可视化平台,集能源、安防监控、消防、照明、门禁、电梯等系统于一体,通过数字化运维,实现对园区内多个单体建筑的集中智能化管控,使得园区重大事故发生率降低30%-50%,报警准确率提升30%-60%,故障解决时间缩短30%-50%。


该智慧产业园是国双GVP众多用户之一,另外包括三桶油、招商局集团、中车唐山等众多超大型央企、国企都在使用GVP为其数字化转型提供支撑,覆盖能源、交通、建筑等多个领域。

当BI商业智能进入全新发展周期,GVP是如何实现超越,赢得众多头部客户青睐的?本周分两期和大家来讲讲GVP背后的故事。




BI,从过去走向未来

国双可视化分析平台(GVP)是以“数据驱动”为核心,融合了数据接入与分析处理、2/3D可视化、AI+预测、智能协同、移动应用等功能,新一代面向企业端到端的指挥作战决策平台。截至当前,GVP已经更新到5.0版本,从1.0到5.0可以说是BI商业智能市场变革最快速的一段时期。

回顾BI商业智能的发展史,最初由Gartner提出,后经过不断完善,达成基本共识,即BI是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

尽管BI的终极目标直指商业价值,但在过去20多年的发展历程中,BI其实有些“名不副实”。因为传统BI由IT人员主导,以提供报表为主,对决策者的专业能力要求比较高,这也是为什么BI发展这么多年却没有走入寻常百姓家的根本原因。

伴随数字经济时代的快速到来,数据成为新的生产资料,向数据要价值的迫切性比过去更急迫,由此推动BI技术加快演进,从BI转向BI+AI,从报表为主进入业务用户商业分析的新BI时代;与此同时涌现出很多新的BI厂商,国双就是其中的一员。

BI迎来新的发展周期,拼的是各自对BI的理解,于是有了不同的流派,目前比较主流的趋势是:多终端联动、BI+AI、场景化。但在国双看来,光有这些还不够,因为BI的核心是向数据要价值,价值不能只是面向少数特定人群,而是应该让每一个业务人员都可以参与其中。

所以,除了业界普遍追求的BI特性,GVP更是在“易”字上下大力气,包括易操作、易分析、易挖掘、易协同。这一点从GVP的功能表现能略知一二。



GVP五大功能体系,“易”是关键

GVP的具体功能表现可以从五个层面来看,由下到上分别是:

数据接入层,GVP提供多类型数据源的快速接入,包含本地数据(Excel、txt、json等)、传统数据库(Oracle、MySQL等)、MPP数据库(GreenPlum,StarRocks等)、大数据平台(Impala、Hive等)、国产数据库(达梦、神通等)等,并支持国双大数据平台、湖仓引擎作为数据源接入。

数据处理层,GVP提供对接入数据按照特定的业务场景需求,进行查询优化、数据建模、智能分析的底层能力,以实现探索式的数据分析。

场景构建层,GVP提供可视化组件及业务组件,根据业务场景的需要,通过可视化拉拽的配置方式,快速实现图表与仪表盘定制。

协同作战层,GVP以数据+规则为核心,管理人员与业务分析员基于可视化分析结果,可直接批注、评论与指定回复,将沟通行为线上化、流程化。

可视化展示层,GVP不仅能完美适配多类型多终端设备,支持PC、移动H5、大屏等终端展示,还提供数据门户、放映厅等展示增强功能,大大提升演示效果,而且支持与外部系统集成。

实际上,每家的BI基本都包含这五层,GVP的“易”体现在哪里?国双看来,尽可能简化每一个环节的操作,拖拉拽就能实现将数据变为价值,让管理人员和业务人员自己就能玩的转。


GVP 零代码也能写程序


有一个很有意思的实际案例,在世界杯期间,非技术人员利用GVP平台在0代码的情况下就实现了世界杯观赛页面的制作,相关界面不仅支持赛程进度、晋级情况、比分实况查看等,还综合了比赛的所有比赛数据,支持球队和个人积分榜、排行榜分析,基于这些榜单,可以进行数据的过滤下钻,点击相关球员、球队名称,可以显示其对应的专属信息。此外,GVP内还能内嵌视频集锦,在线点击观看比赛的精彩时刻。而在观看过程中,页面不仅可以支持全屏呈现,带来常规门户观看一样的畅爽感,同时支持叠加屏呈现,即在不关闭视频的同时利用悬浮窗了解赛程相关内容。

另外重点提一下协同作战,这是很多BI产品的短板,然而又是数字企业的必备,GVP能做到的是像使用办公协作文档那样简单。




让决策更加科学,让业务更加规范

GVP的主要作用是为管理人员与业务人员提供数据分析结果,进而辅助他们进行业务管理和业务决策。那究竟GVP能提供什么价值?主要体现在以下两个方面:

一、业务决策层面。众所周知,过去的业务汇报基本以周、月为单位制作简单的报表,决策主要靠人的经验,弊端很明显,信息滞后,判断凭主观,错误难免。GVP依托实时、场景化、深入分析的数据结果,能为管理和业务人员提供准确的数据支撑,让业务决策不再拍脑门。例如,某大型国企基于GVP构建的领导驾驶舱就帮助其实现了数据质量、管理决策效率、风险控制能力的全面提升。


二、业务管理层面。越大的企业如果管理不完善,管理成本将变得极高、管理效率会变得极低。GVP能够把绝大多数的管理问题标准化、智能化。比如,从“部门各自计算指标”到“集团统一经营指标”,从“人工PPT报告”到“实时业务感知”,从“依赖人的被动管理”到“自动化主动管理”,从“人找问题”到“问题找人”,从“事后分析”到“事前洞察”,从“定性管理”到“定量管理”。


在此基础之上,将整个业务的执行闭环变被动为主动,由流程驱动转为数据驱动,从“人工预警下派任务”到“自动预警智能驱动”,从“独立建设、跨系统协同难”到“高度协调、一体化联动”,真正能够让企业从数字化转型中获益。

例如,某集团基于GVP建设的应用层设备与执行维护平台,通过对38家试点单位2000余台套关键设备的数据接入和15000+模型的训练与部署,有效保障了集团设备的安全平稳运行,极大提升了生产企业效益,实现集团公司创新发展战略落地。

某大型能源集团基于GVP构建的顶层数据应用中心,实现了生产经营、物资、纪检监察、审计、勘探与生产的全流程改善,比如生产与运营可跨部门跨系统分析;解决了审计“无数可用,有数不会用”问题;实现物资供应链的多维分析与预警;实现廉洁风险分析,辅助纪检专项治理;提升开发生产财务效率,实现财务数据统一标准与口径。这也是数字化转型为企业经营提效所能做出的实实在在的结果,不仅是让数据可视,更让数据驱动的过程可视。

BI处于数字化转型的尾部,通常被称为数据链路的最后一公里,临门一脚,关键性和重要程度不言而喻。因此,随着数字化转型进程的推进,BI的受重视程度会越来越高。IDC预测,到2025年,中国商业智能软件市场规模将达到13.3亿美元,从2021到2025年整体市场年复合增长率(CAGR)为17.9%。

但与此同时也不得不注意,BI是与时俱进的,而且与下层的大数据平台密切相关。这些正是国双区别于很多BI厂商的地方,一、国双不是唯技术至上,而是客户优先,体现在产品端,“易”是最好的体现;二、国双不止有BI产品,而是覆盖整个数据底层平台,这些将为GVP提供更好的技术支撑。面向未来,国双将继续加强内部产品的规划与协同,帮助客户更好的实现数智化转型的目标。




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