能夠清晰可見的是，基于Fine ONE，中國企業將可以構建出較真實、較具成長性、較不“內卷”的智能BI體系，同時，在這個天然和數據資產掛鉤的體系加持下，企業也將積淀出有足夠價值的數據資產。
作者| 斗斗 皮爺
出品|產業家
中國企業的BI系統正站“懸崖邊”。
“如今，企業數據管理系統已經進入第三階段，如果不走向第三個階段，系統離‘死亡’也就不遠了。”作為帆軟的產品研發總經理，陳敏親身經歷的一個現象是：在過去一年時間里，帆軟內部系統表的數量從8萬張增長到16萬張，一年內翻了一倍。
這種情況不僅出現在帆軟，更在一眾中國大型企業。用陳敏的話說，以這樣的趨勢持續下去，無異于“死亡倒計時”。
一個真實的情況是，在不少中大型企業中，伴隨著企業業務的發展，其BI系統會趨于自治化，即IT部門和業務部門會各自建立自己的BI系統。而這種“自治化”對應的是多個肉眼可見的企業經營威脅：報表質量低、開發難度大，此外，隨之增加的還有底層IT資源存儲、和單獨運維管理的成本。
實際上，帆軟的模式也更是國內無數企業的縮影。甚至如果向更深處探尋，其對應的不僅僅是報表本身的問題，更反饋的是企業對于數據資產建立的“無秩序”。即在業務和IT的兩套體系內，固有的數據始終保持隔離狀態，對企業而言，其很難基于同一套標簽體系進行歸納，由此帶來自身的數據資產始終無法得到有效整合。
而伴隨著如今AI時代的到來，如果企業自身沒有足夠清晰的數據和資產中心，一個共識是企業將很難構建自己的AI能力壁壘。
對企業，或者說對帆軟而言，應該怎么辦？
2023上半年，帆軟內部召開了一次“火藥味十足”的管理層大會，其核心面向就是作為智能BI的服務商，在幫助客戶解決問題之前，帆軟應該先“醫好”自身。
“也是在那一次會上，我們砍掉了一些業務方向，決定重新梳理帆軟的整個業務和產品。”陳敏回憶道。
這是帆軟的又一次“自我革命”。
在過去的多年時間里，帆軟一直是中國TO B市場上的一家特殊企業，不上市、不融資，同時公司總部設在非一線城市，但與這種企業模式上的低調形成鮮明對比的是，帆軟連續多年出現在Gartner、IDC等頂級咨詢機構的商業智能BI象限/報告中，中國500強企業客戶中帆軟產品的使用者接近80%。
此外，不論是FineBI、FineReport、FineViS，還是最近推出的FineChatBI，亦或底層的FineDataLink，在每一個單品上，帆軟的市占率都較高，是名副其實的“單項冠軍”。
而如今，這個中國BI市場的風向標，又在重新攀一座山。
一、一個BI的“死亡倒計時”
中國的BI市場，有一個奇怪的現象。
“我今年跑客戶被問到最多的問題就是數據集成工具是一家，指標平臺是另外一家或者自研一個，BI和報表用的是帆軟，這三者配合的很不好，怎么辦？”陳敏對產業家說。
如果把這些問題放置到放大鏡下，不難看出，其對應的恰是不同數據工具之間存在嚴重的集成和協同問題。甚至于在某個環節，多個廠商提供的產品之間還存在煙囪重復建設的現狀。
“本質是企業缺乏一個統一的BI視角，BI工程往往是為了滿足一時需求，比如自助取數，比如業務基于BI生成報表等等。
誠然如此，從更大的視角來看，在中國BI市場，業務與IT“兩套體系”的開發模式已經成為越來越多企業發展的絆腳石。由于缺乏統一的BI視圖，內部的BI工程往往會變成為了滿足特定需求的“孤島”。
一份來自Gartner針對企業在數據和分析工具部署情況的調研數據顯示，從企業的部署情況來看，一家廠商的端到端平臺部署企業只有31%，而內部自建的占比38%，多家廠商合作的聯合組裝平臺占比20%，多家廠商的煙囪式部署占比更是高達11%。
這種碎片化的建設導致企業在BI前端開發上投入的周期變得異常繁雜且低效，底層數據工程的不一致性更是讓產品之間的數據復用成為奢望，重復開發成為常態。
服務商側的問題同樣突出。
“僅僅只有20%的客戶把我們帆軟的FR及BI產品集成部署在一起，接近80%的客戶是分開部署的”，陳敏告訴產業家。
實際上，這也恰是中國BI市場的企業和服務商現狀。即對大多數BI服務商而言，其提供的是單點、單渠道的需求滿足，這種模式雖然能夠解決特定場景的問題，但缺乏整體性和連貫性。企業在嘗試整合多個服務商的產品時，往往面臨技術架構、數據模型、用戶界面、數據接口等等方面的兼容性挑戰，煙囪式建設成為不可避免的結果。
這種“不可逆”的數據建設體系給企業帶來的是顯性和隱性層面的雙重問題。
首先，從顯性層面來看，伴隨著企業內部報表數量的增加，其自身的運維成本、存儲成本、數據調用成本等IT支出都會明顯增多，甚至一定程度上會導致數據調用的敏捷性降低等等問題，影響業務反饋。
此外，從隱性層面來看，也或者說更根本的問題，長期以往，企業內部的數據不僅無法得到有價值的消費，同時在后續業務發展中產生的數據也更無法被有效收集和管理，對應到企業自身數據資產側，則是很難構建有足夠價值的資產體系，不論對企業的數據驅動決策的模型而言，還是如今的AI落地，都會在無形中產生負面影響。
這也恰是陳敏所說BI“死亡倒計時”。
換言之，如果要解決上述問題，企業要構建的是一個統一視圖的BI體系。即一個理想的模型是，將IT需求和業務需求進行打通，基于統一的數據中心和資產中心進而構建數據層和消費層的閉環，在統一平臺運維的基礎上，實現清晰、明確的BI體系。
答案在哪？
二、Fine ONE背后：
由點到線，由線到面
故事回到2023年的那次帆軟內部的爭論，即在“火藥味”之后，兩個被達成的調整新共識是：圍繞客戶視角、圍繞價值視角。
也恰是這兩個共識的推動下，Fine ONE應運而生。對Fine ONE的一個簡單的介紹是，和帆軟過去多個“單項冠軍”產品不同，它更等同于一個面向企業的新BI視圖，即一系列在企業實際經營過程中涉及到的BI應用、數據等不同節點都被整合到一個完備的框架內，在這個框架內不論是業務和IT之間的打通，還是數據在業務、IT等不同環節的流轉，亦或全端的運維，都有足夠明朗的設計。
“我們首先保證的是企業一頭一尾的建設，這兩頭建立完成，企業內部就可以高效跑起來。”陳敏告訴我們。
他說的恰是Fine ONE的資產中心和底層統一運維平臺?？梢岳斫鉃?，在Fine ONE面向企業設計的資產中心內，其對資產進行了更進一步和更細顆粒度的標簽劃分，以及設定的對應的申請權限，從組織流程上保證數據在統一沉淀后能夠被科學的使用和治理。
而在底層的平臺管理和運維側，其更等同于重新建設了一個全新的BI全端“診療”機制。即把之前各個產品之間的服務共同抽離到底座，保證各個產品之間故障互不影響，獨立升級；此外，基于統一平臺，可以進行統一管理、全方位監控告警。
可以理解為，相較于之前企業內部不同節點及IT、業務分別自治或不治的模式相比，Fine ONE提供了一個全盤運轉工具，從全局視角、全鏈路提供服務。
此外，在Fine ONE數據中心建設設定里，業務和IT只需要基于數據中心構建指標，不再出現類似的重復調用、煙囪建設等等，可以幫助企業實現真正的數據工程。
“我們更希望企業可以根據自己現階段的需求選擇適合自己的產品，而同時，伴隨著企業的發展，我們也更可以提供更新的產品，保證企業之前的建設不會被浪費掉。”陳敏告訴我們，“比如有的企業之前用的產品不兼容，后面我們也會幫助企業做分期的項目規劃建設，這是一個長期的過程。”
可以說，基于Fine ONE，企業可以根據自身的需求與發展階段，不再像之前一樣采購各種市場上不兼容的BI和數據產品，而是可以在Fine ONE提供的“BI自助餐”里進行按需調用，這種調用一方面在帆軟單項冠軍能力的加持下，其具備足夠強的單項需求滿足能力，另一方面也更基于無縫連接的共享平臺特性，可以與后續的需求對應新產品保持兼容，更構建自身的全鏈路科學化BI能力。
三、帆軟，再攀一座山
“但這個過程很難很難。”陳敏回憶道，“從某種層面說，這是帆軟未來商業模式的變化，中間涉及到的業務、技術、人員等調整非常多。”
可以說，帆軟正在治“未病”。在過去的多年時間里，在帆軟內部，一直以來的一個口號恰是市場都熟知的“單項冠軍”，即在每一個單品推出后，帆軟都力求做到整個市場的前三，甚至第一。
這種理念對應到產品和市場側給帆軟帶來了極強的市場影響力和競爭力。不論是FineBI、FineReport，還是零代碼產品簡道云，帆軟的產品使用人群和調用量都在各自對應的賽道名列前茅。
但這種強勢文化也更帶來一些隱患。“比如我們內部一些產品在面向客戶的時候也會出現一些邊界不清晰，甚至不好的競爭現象出現。”陳敏表示。
供應問題，本身都來自需求。盡管陳敏等帆軟決策層清晰這種模式的本質來自國內企業對于BI路徑和思路的不清晰，但對帆軟自身而言，這種“大躍進”式的模式也更帶來了內部資源的浪費和不良性。
于是在一場激烈的討論后，產生了前文所說“兩個共識”。
但即使共識產生，推進依然不是一件容易的事。從產品來看，業務和業務之間、業務和IT之間、上層應用和底層數據、資產之間以及運維管理等存在太多的斷點，對企業而言，全部打通幾乎是一件不可能的事情，而對帆軟而言，盡管這些不同模塊的產品都隸屬于自身的一個體系，但工程量也非常浩大。
“其實我們從去年開始一直梳理各個產品的邊界，一直到今年4月份才把底層的產品邏輯理通，接下來就是把產品功能界面推上去。”陳敏對產業家說。
而在具體的執行上，陳敏有清晰的規劃。“首先是先完成一頭一尾的建設，讓大家接受知道這個事情和理念，其次慢慢地向最復雜的業務推進，把每個產品的邊界卡好，進而形成一個整體。”
而在這個過程中，帆軟有自己的優勢。“如果不是每個產品都是單項冠軍，都能做到極致，那么梳理出來的BI框架和體系也就價值不大。”
可以理解為，也恰是基于過去單項冠軍產品的積累，帆軟才能構建出國內最優質的BI全鏈路數據解決方案，才能幫助企業構建最適合和最兼容未來成長發展的數據體系。
能夠清晰可見的是，基于Fine ONE，中國企業將可以構建出較真實、較具成長性、較不“內卷”的智能BI體系，同時，在這個天然和數據資產掛鉤的體系加持下，企業也將積淀出有足夠價值的數據資產。
還不僅如此。在Fine ONE的整個視圖之中，帆軟FineChatBI也更在被嵌入到真實的使用側。“包括在資產查詢或者數據查詢方向，我們后續也會考慮加入一些AI能力。”
但對于AI，陳敏和帆軟有自己的克制和要求。據了解，在帆軟內部，“確保用戶持續使用”是FineChatBI的第一個目標，第二個目標是準確率，“今年將準確率提升到80%，明年爭取進一步提升到95%。”一個數據是，截至目前，如今和帆軟FineChatBI進行產品共創的企業已經達到24家。
“現在國內BI市場太卷了，大家應該把精力放到怎樣一起做大市場上。長期來看，“BI的價值一定是大于錢的，甚至會遠大于，這點企業一定會認識到。”
2024年的帆軟，正在重新攀一座山。
