随着业务的发展和商业模式的创新，如今的企业需要一个功能强大的分析架构来支持不同的业务职能。他们需要将该平台应用到每一个方面，从网页端、移动端和云端的部署到对现有环境中不同类型的数据、应用和系统的连接。随着商业智能（BI）的功能越来越强大，企业也需要在整个组织内部部署完全定制化的分析，并获得可信的数据，从而实现100％准确的业务成果。

并且在移动化、大数据浪潮的今天，基于数据做决策应该是每一家公司的标配；每家公司都有专门负责数据的人，也都应该有一个BI部门。而移动BI，基于手机端随时随地进行数据查询和分析——更是BI中不可或缺的一部分。

1、未来移动BI的规划

1.1、BI 将更多与数据治理流程衔接

在西方市场，由于具备先发性优势，很多企业用户已经大规模部署BI软件，并开展了较为成熟的数据运营与挖掘业务。但与此同时，受制于企业发展程度不高，数据应用基础薄弱，很多中国企业用户并没有建立起比较完整的数据运营流程，这造成了一个非常棘手的问题：在企业发展到一定阶段，想要通过数据分析挖掘价值的时候，却发现企业内部的数据孤岛非常严重，大量的数据分散在不同的业务系统之中，而且数据极为不规范，导致BI系统的应用举步维艰。接下来我们将能看到，BI 应用的实施将更多的与数据治理流程衔接在一起，形成一站式的数据应用解决方案。特别是对于规模迅速扩展的新创企业来说，在企业内部执行数据综合治理与应用项目将成为一种显著趋势，他们将通过这种方法获得珍贵的数据洞察，同时为后续更深层次的数据应用奠定基础。

  1.2、AI与BI将在更多的业务实践中融合

在前面我们提到，中国企业普遍存在数据应用基础薄弱的问题，但在人工智能时代，中国企业将有望掌握优势，这在很大程度上来源于中国对于数据搜集、应用行为的宽容，从而催生了规模巨大的人工智能训练集，这让中国的深度学习应用得到了飞速发展。与BI应用相比，通过深度学习进行的数据挖掘似乎有着很大的差异，前者注重结构化数据、往往以数据可视化为直接成果，后者注重非结构化数据，不一定会产生可视化成果。两者特点不同，也承载着不同的业务需求。在业务实践中，这两者将表现出越来越明显的融合趋势，并应用于销售预测、决策博弈等较为复杂的数据应用之中。例如，在泰国洞穴的救援行动中，救援方就同时使用了BI软件与深度学习平台，将不同的数据源融合到救援模型之中，预测出可能会发生的结果，从而选择拥有更小的风险、更大救援可能的路线。我们预测这种融合将在更多的领域发生，越来越多的企业将通过深度学习来完成对海量非结构化数据的预处理，并通过BI应用让数据以更容易理解的方式呈现，支撑企业的决策。

  1.3、跨云的数据分析将会愈加普遍

越来越多的企业实施了云化策略，并将数据转移到公有云中，这些公有云中的数据库会与BI系统相连接，以便支持实时的数据分析。但是，一味的依赖公有云可能会导致企业的IT架构被锁定，同时数据隐私方面的顾虑也很可能给企业的数据应用带来较大影响。同时，另外一个值得我们关注的趋势是边缘计算的普遍应用，分散在商场、办公楼等地的边缘设备会产生大量的数据，这些数据是依托于本地进行分析，还是上传到云端之后再进行分析，成为不少企业必须要认真对待的问题。企业的数据分析架构将更多的向跨云延伸，即融合公有云、私有云、混合云以及边缘计算能力，这些不同来源的数据对于企业来说都将变得不可或缺。然而，对于企业来说，在IT架构跨云之后，其也必须解决数据仓库或者数据湖的问题，不同的数据处理方式将会带来比较敏感的成本、性能等方面的考量。

  1.4、数据分析将深度嵌入业务流程

对于一部分中国企业用户来说，BI系统更多的意味着代替传统的报表，提供了一种更加便捷的数据展示工具，并承担着较多的品牌与形象传播任务，其对于业务的真正价值一直被忽略。而随着数据分析应用在企业内部的延展，很多企业将会重新审视数据分析对于业务的价值，并尝试让数据分析结果来指导业务的实际运营。在敏捷BI工具的支撑下，IT人员所做的更多是数据建模等底层工作，更多企业在业务分析、库存管理、财务分析甚至人力资源管理之中使用到BI工具，并通过数据报表来对工作进行量化的分析。但是同时，这也将导致“唯数据论”的盛行，即使用短期或是局部的数据指标来进行考核或者判断，如何避免这种现象给公司业务带来的负面影响也是企业需要更加关注的。

  1.5、权限管理等辅助功能受到更多关注

协作的概念一般多见于普通的办公应用之中，但是随着数据分析成为日常工作中不可或缺的一部分，数据分析方面的协作需求也将变得越来越普遍。例如，管理者可能随时需要在BI系统内分享某一份数据报表，或是对数据报表进行评论，在BI系统内部分享的好处是，这种分享更具互动性，参与分享的员工可以通过数据下钻等方式，发现其中更多的细节。同时，协作也是工作链中最重要的工作齿轮之一，当参与者能够访问整个项目丰富的数据时，其能获取更丰富的洞察并促进成果改进。权限管理对于企业而言同样重要，在BI实践中，我们已经碰到了多起相关案例，他们对于权限管理有着更高敏捷性、安全性、细粒度的要求。优秀的权限管理不是基于可视化层面的，而是基于数据底层的，只有通过规定特定组别的人可以编辑、查看哪些数据。通过这种方式，有助于企业控制数据泄露风险，并维持严格的企业数据应用架构。

2、未来移动BI的设计

  2.1、战略层

用户想要从这个产品中得到什么东西？尤其是对于管理层，他们想从手机看数据，真正想看的是什么呢？其实有三点：看指标是否完成；如果没有完成，哪个环节出了问题。而我们要做的就是去：1. 观察指标是否完成、2. 寻找问题原因、3. 解决相关问题。

  2.2、范围层

这个产品有哪些功能？都可以干些什么？1首先要有指标概况的功能，让用户知道这个指标完成情况；2其次要有指标的结构分析，知道构成这个指标的其他因素完成情况；3还需要有指标的下级部门的完成情况，便于监控每一层级的完成情况；4还需要有相关建议，引导用户对问题进行解决；5每个指标都需要有月累计的相关数据和当天（或者昨天）的相关数据；月累计和当天（或者昨天）的数据中需要包含的因素有：完成值、完成比、同环比、目标值；6除此之外，公司数据必然涉及到数据权限，即哪些人可以看到指标，以及可以看到指标的哪个层级，比如总部的可以看到全国数据，但是某一个省区只能看到自己省区的数据；这些都是需要通过数据后台联合公司组织架构进行权限控制。

2.3结构层

将上面这些分散的片段组成一个整体，创建产品功能和内容之间的关系，也就是此产品的功能结构是什么样子的：
1. 入口层级
可以迅速看到指标的完成情况，包含的基本信息有：当日值、完成比、排名、月累计、月目标，环比上月等。
考虑到指标很多可能会查询不便，可以将指标进行分类，比如货量类、时效类、品质类等，不同类别下可以有不同的具体的指标。
为了提高用户的操作便捷程度，还可以在权限配置的基础上，让用户自由选择想看的指标以及想看的顺序。
2. 分析层级
点击某一个指标进入该指标的分析层级，这里面可以分为三部分：时间维度、结构分析、部门分析。
（1）时间维度
日数据：需要有每天的完成情况，还需要查看历史天数，一般设定为近31天，也就是最近一个月每天的完成情况，可以支持用户自由查询。
月数据：还需要查看每月的完成情况，以及历史月份的数据；因为只有12个月份，所以可以自由选择。
自定义：如果用户需要查看一个月前的数据，那么就需要用到自定义功能，自由选择开始时间和结束时间，考虑到可能会影响到数据库的查询效率，所以需要加一个限制，最多不能超多60天。
（2）结构分析
每个指标的结构分析都是不一样的，有的是从产品角度，有的是从指标构成的角度，但是都需要提供足够多的信息，比如完成值、目标值、占比等信息，以方便用户进行问题排查和定位。
（3）部门分析
每个指标，在不同的时间维度下，都需要能查看到下级部门的完成情况。
比如全国数据，可以查看不同省区的完成情况，并进行排名（可以按照完成比排名，也可按照完成值排名，看具体需要，一般都是按照完成比），这样哪个省区是好是坏一目了然。
3. 建议层级
根据不同指标的不同情况，在结构分析和部门分析的基础上，给出建议。
刚开始建议可能会很粗浅，但是随着考虑的维度的增多以及分析层级的加深，这个建议会越来越具备可信度。
四、框架层
框架层包含界面设计、导航设计和信息设计三个方面：
界面设计为用户提供做某些事的能力。做界面设计时，要选择合适的元素，让用户一眼就能看到最重要的东西。
导航设计给用户提供去某个地方的能力。做导航设计时，要提供网页之间的跳转方法，传达元素与内容之间的关系，传达内容与页面之间的关系。
信息设计是将想法传达给用户。信息设计是将各种设计元素聚合到一起，反映用户的思路，支持他们的任务和目标，包括视觉、分组等各个方面。

2.4、框架层

框架层包含界面设计、导航设计和信息设计三个方面：界面设计为用户提供做某些事的能力。做界面设计时，要选择合适的元素，让用户一眼就能看到最重要的东西。导航设计给用户提供去某个地方的能力。做导航设计时，要提供网页之间的跳转方法，传达元素与内容之间的关系，传达内容与页面之间的关系。信息设计是将想法传达给用户。信息设计是将各种设计元素聚合到一起，反映用户的思路，支持他们的任务和目标，包括视觉、分组等各个方面。

2.5、表现层

表现层是用户所能看见的一切，字体的大小，导航的颜色，整体给人的感觉。

在这一层，内容、功能和美学汇集到一起来产生一个最终设计，从而满足其他层面的所有目标。

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