「低代码」跑通现代BI“最后一公里”的背后

文|智能相对论

作者|沈浪

“未来不懂低代码就和二十年前不会用word一样。未来80%的应用会由业务人员通过低代码开发。”在2022云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋对低代码的发展前景依旧保持着非常积极的态度。

无独有偶，微软中国CTO韦青在他的专栏《万物重构》中也写到，“低代码/无代码编程能力变成一个与Word、Excel、PPT一样普及的基本办公职业技能。”

而事实证明，低代码的流行趋势也确实是不可阻挡的，目前各行各业的低代码应用都已经出现了井喷式增长。以钉钉为例，去年3月，平台上的低代码应用数量还只是38万，到今天这个数据就已经突破了500万。

低代码开发模式正在成为新型企业应用开发的主流模式，以一种全新的视角来颠覆企业数字化的进程。在BI（Business Intelligence，即商业智能）领域，随着传统BI向现代BI过渡，低代码正在为跑通现代BI“最后一公里”带来至关重要的价值。大多BI服务商像思迈特软件、用友、帆软软件等也都意识到了这点，低代码开发模式融入BI系统，有望从业务底层革新企业的业务决策流程。

但，若要做到这一点，就必须得从BI服务商自身出发，从根本上重塑BI服务流程。区别于传统BI的产品交付模式，BI服务商首先就得需要参与到企业的经营之中，以持续的服务来进行交付。

低代码给BI服务带来了新机遇的同时，也革新了服务的路径，但问题伴随而来。

现代BI的“最后一公里”问题

BI的概念普遍认为最早由Gartner公司提出，简单可理解为基于现代企业经营理论与信息应用技术系统对信息、数据进行挖掘、分析和处理，最终辅助商业决策的一个企业服务解决方案。

在企业数字化进程中，这样的解决方案主要以信息技术系统为底座，并承载相应的功能服务。而围绕着技术系统的迭代与服务逻辑的变化，传统BI的模式迎来了改变，现代BI逐步成型。

用过传统BI的企业或许都有过这样的困扰，由于技术系统的门槛比较高，报表的开发与制作往往以IT为主导，但技术人员大多时候并不能很好的理解业务，而业务人员的技术能力又非常有限，整个BI流程走下来，不可避免地就需要IT部门与业务部门来回的沟通确定需求才能完成。

现代BI的出现所对应解决的正是传统BI的局限与问题。目前，在主流的观点中，现代BI又分为自主型BI和智能型BI，其中自主型BI基于自助式分析工具的应用来让不太懂技术的业务人员也能使用BI系统，而智能型BI则是融入了自然语言处理、知识图谱、机器学习等AI技术，强化了BI系统本身的数据挖掘与分析能力，提升辅助决策的效率与准确度。

对比传统BI，现代BI通过降低技术门槛（对应自主型BI）和强化技术能力（对应智能型BI）两种方式减少了IT部门在BI流程中的参与度与干预性，建立起了以业务人员为中心的BI模式。

在这个过程中，如何让BI距离业务无限的接近，实际上就是现代BI在大方向不变的情况下所要解决的“最后一公里”问题。而低代码开发模式的出现则有望更进一步地解决这一问题，由于简化了开发流程，不懂技术的业务人员完全可以基于简单的操作就能开发一套适用于业务流程的BI。比如，思迈特软件的Smartbi自助仪表盘就融入了低代码开发模式，业务人员只需要简单的操作选取自己业务关联的指标，就能生成个性化的仪表盘以满足业务需要。

在此，业务人员既是BI的二次开发者，同时也是BI的使用者，两个身份的高度统一从而使得BI系统进一步回归业务流程，真正以业务为中心。

从理想的角度来说，低代码所带来的价值与结果是显而易见的。

“最后一公里”前面的99公里进程

在低代码开发模式的支持下，业务人员的参与将从根本上改变BI的底层建设逻辑，促使现代BI发展得更为成熟——这是结果，但过程往往是充满曲折。在BI服务商想要依托低代码来跨越现代BI的时候，相应的问题与思考也将被逐渐放大。

“最后一公里”前面的进程需要被重新审视。

换句话来说，如果把BI流程看作是一个100公里的技术应用进程，那么在低代码的出现后，这个进程就可以明确的划分出两个阶段。一方面，低代码解决的是“最后一公里”问题，而业务人员所能参与的开发实际上是非常轻量的一部分；另一方面，在“最后一公里”的前面也就还有99公里的开发与应用，需要由专业的BI服务商（或者说IT人员）承担核心作用。

那么，对于BI服务商来说，用好低代码开发模式实是有技巧性的——如何做好前面99公里的铺垫，又保证“最后一公里”轻量开发的顺利让渡，将决定一个BI系统的低代码应用是否可持续。

如何理解？以BI服务中最为常见的指标体系管理来看，可以明确一个认知。

在思迈特软件的Smartbi自助仪表盘上，企业的业务人员只需要选取自己业务的关联指标即可生成个性化仪表盘，但是大多时候这个关联指标对于企业客户而言，是混乱的、不清晰的。

在整个流程里，选取关联指标容易，但如何建立关联指标体系并提出相应的解决方案才是问题，往往这也是最难最关键的步骤。BI服务商在为某一行业客户提供服务时，都会充分地去理解一个行业的事务流程，针对特定行业制定完善的指标体系，比如思迈特软件在服务某轻工集团的时候，就必须要在其现有的业务报表中提取指标纬度信息，并理解报表背后的管理逻辑，进而结合行业指标库和BI经验才能为其提供合理有效的管理解决方案。

这一特征在思迈特软件服务某知名上市药企的过程中呈现得更为完整。思迈特软件先是基于集团整体的战略目标进行指标梳理，管理框架构建，再进行业务模块划分对应落实集团的数据分析体系框架。

在这个思路上，思迈特软件进一步为该上市药企打造了一个以指标为核心的ABI平台，从底层框架上实现指标管理与指标应用的一体化。以上，这些项目为业务人员主动构建指标提供了基础，从而打破了往期那种“业务提需求，IT做加工”的被动模式。

由此来说，BI服务商必须要率先建立好应用基础，低代码才能帮助客户跑通“最后一公里”的问题。对此，Smartbi上线了一站式指标管理服务，将指标管理标准化，类似于上面说到的服务案例与ABI平台，可基于业务标准流程同步梳理了一套指标管理全流程，从定义、建模、调度、发布到展示全面覆盖，在指标管理上就能实现业务与技术的协同，从而使得指标体系能更好地为业务决策所服务。