电子新闻网

BI(商业智能)真的智能吗?

  三个层面来说说这个话题,BI(商业智能)智能吗?在此之前墙裂推荐大家看下我专栏的这篇文章,相信我,看完你会秒懂上面那三个名词的(手动斜眼笑)

  那么,回到数据上来说,现实的工作中,想必能做好这三点的公司一定都是体量很大公司了,而且通常只有技术部门和业务一线部门做得到,财务部和其他偏职能类型的部门就做的很差了。

  为什么呢?还接着上面的比喻往下深入,为什么全球没有统一货币或者语言呢,是因为原因?还是文化原因?还是因为别的?但不管怎么样,至少有布雷顿森林体系的存在,有一个国际货币美元的存在,也有换汇这种桥梁性质的“工具”的存在,只有这样“全球化”才能讲得通,否则都是无稽之谈。

  再回到数据上来说,有哪几家公司把公司内部所有部门的数据口径都给统一了?把业务和财务之间的数据口径转换的桥梁搭好了?我了解到的,很多公司的产品线名称,组织架构名称,业务类型名称,指标名称......全都不统一,先不说复杂的计算分析,即使是简单的聚类,两个肉眼看似一样的名称之间其中有一个多了一个空格,计算机都是无法聚类到一起的,更别提其他明显的不一致了,对于计算机来说,北京、北京市、BJ,Beijing 这是四个不同的地方,是不是有点苛刻了啊?没关系,底层数据没约束,那就建立一个匹配表来把 北京、北京市、BJ,Beijing 都自动聚类到北京也可以,要想底层数据容错率越高,那就建更多的匹配表就好。怕的就是底层数据没有约束,还没有桥梁性质的匹配表,每次都需要手动靠人眼把 北京、北京市、BJ,Beijing 这样的脏数据归类成一个,简单的数据还好,数据量稍微大点、程度稍微复杂点,那错误率马上就会上升,而且很不容易检查。

  也正是因为没有数据约束,没有跨组协作的数据口径转化桥梁,所以才会催生一个新的技术工种叫“数据清洗”,所以每次跨组跨部门沟通成本都很高,整合多个部门之间的信息给领导看的时候,都需要花80%以上的时间去清洗数据,去把数据的口径统一起来,业务越复杂,这种情况就越明显。

  那为什么是这样,为什么部门与部门之间,组与组之间的数据口径如此混乱呢?因为大多数人用不着频繁的跨部门协作,数据乱加个班儿整整也就过去了,反正又不是老板,也不用整合全公司所有的信息去做分析决策啥的,可是职位越往上升,这个问题一定是越明显的,有时候一层一层的信息口径不一致传到老板那儿可能就已经完全扭曲掉了,当然这个解释可能还是高估了现状。更真实的原因恐怕是:财务金融等非技术专业的童鞋都普遍缺乏数据意识,压根意识不到这个问题,只是日复一日的机械的 不假思索的工作着,加班着,以为自己干了很多活儿,以为领导会觉得自己辛苦并自我感动着,其实.....(人艰不拆)

  正如,没有统一的当地货币,没有统一的国际货币,没有货币转换就谈不上“全球化”,没有数据约束,没有数据结构,也根本谈不上“智能化”。

  其实这篇文章写到这里已经可以结束了,主旨大概都表达清楚了,接下来会说点细节的内容,毕竟上面只说了不好,没有说怎么不好,也没有说怎么办......

  其实这里我最想吐槽的就是三张财务报表的格式,因为太多人分不清楚数据源和数据报表这两个词背后的含义了,就照着三张财务报表的格式去做表,结果弄巧成拙,简单概括下:

  数据源是原料,是半成品,这玩意儿你还要给别人继续加工呢,所以数据源的格式必须得方便Excel 或 其他软件再加工,数据报表是成品,可以自己各种定制成方便人看的样子,好比说合并下单元格,多行表头,多列信息规整在一列,但是如果数据源长成数据报表的样子,那绝对是一场无与伦比的大灾难。

  可事实是什么呢,80% 的人做出来的东西其实都不是最终的数据报表,都只是信息加工链条上的一个环节,但是大家都因为不懂,通通把数据源弄成了数据报表的格式,同时还自我感动着,觉得自己真是细心,弄出来的表这么好一定方便了别人,其实:并没有!!!并没有!!!并没有!!!重要的事情说三遍 !!!

  熟悉吧,这就是我们最常用的财务报表,对,看清楚,这是数据报表,而不是数据源,所以有合并单元格的情况,也有多行表头的情况,也有多个维度的信息挤在一列的情况,但是你自己想一下,你平时工作中的大部分工作表是不是都有这样的情况?是不是很多需要下一个人处理的数据源也有这种情况?

  即使没有,即使你就是信息链条上的最后一环,不会有人再加工了,你的数据源格式跟数据报表格式就长得一样,就是都有合并单元格啥的,行,那我问你,你弄这个报表是不是一次性的,还是说经常得弄啊?我的理解应该是日常的工作都会需要到的吧,那就还是得把做报表的数据源给规范起来吧?要不然每次都是靠公式和链接处理,下回领导要求变换报表格式,或者新增别的需求,删减现有的东西的时候,修公式和链接一定痛不欲生吧?

  如图,左边的错误示范图 一列里包含了(一级科目,二级科目,产品)三个维度的信息,并且包含了汇总行,展示成这样当然没问题,但如果数据源是这样那就是灾难,数据源的正确的格式应该是右图,因为如果有一百张一千张图左那样的表,要汇总起来非常麻烦,涉及的公式多,而且需要跨表引用,出错率高,并且万一破坏了现有的结构很可能导致汇总结果的错误,并且万一哪天领导要求把产品提到一级维度去看,或者行列信息转换,或者删除行列新增行列,要调整的公式量和工作量都是非常巨大的,这样的表几乎就是一张废表了,因为后续的度层级调整、行列转换、新增删减行列都会特别痛苦,耗时长,出错率还很高。而右图因为可以透视,也可以合并起来透视所以完全不存在这种问题,任由领导怎么要求展示格式,我底层数据格式是规范的,都很 Easy。

  别跟我说是领导把报告的格式都固定好了,格式永远都不会变,只用公式索引就可以,看到这篇文章的领导们,你们是真的不想各种维度交叉组合着看数据吗?还是“心疼”你的员工,怕他累,不忍心太让对方操劳啊?

  作为一个财务狗整天淹没在“表海”里早已成为这份工作的常态,很多时候,同事发给你一个 Excel,然后 这个 Excel 里面放了200多张 Sheet,然后每张 Sheet 里还放着不止一张表,有的有表头,有的没表头,有的有合并单元格,还有的表像俄罗斯套娃一样互相影响(A表取自B表,B表取自C表,C表取自D表,D表取自E表,E表取自FGH...表然后每个链条上还有很多为了凑数儿而进行的手动加加减减)然后,每个表的最左边那一列里面还包含了太多的维度,折叠好几层,牵一发而动全身......作为一个懂技术和数据的财务,每每看到这样的表的时候真的都只想速死,真的是,心累,不说了,求求各位看到的体会一下:“少即是多”这四个字。毕竟在学校的时候,你也讨厌老师考试前划重点划满全书不是么?

  其实数据本身没什么,数据与数据直接的联系和勾稽关系才重要,就好比单个的人跟人也没什么,重要的是这一堆人怎么合作起来干成个事儿,怎么把这一性格各异的人联系起来形成个团队形成个整体,其实数据分析 财务分析都是这样,没有联接人和匹配表就没办法把两个部门的数据整合起来,就没办法合力发挥大数据的作用。业务系统口径、预算口径、风控口径、对内口径、对外口径......部门内部各组,或部门与部门之间的数据口径不一致?都可以的,没有明确的口径匹配表就不行。

  就像是,没有和声去把音符和谐的连接起来,再多的乐器放在一起 漫无章法的弹奏 也不会悦耳,而是刺耳......

  其实没有数据约束和数据结构已经足够导致跨组跨部门沟通成本高,效率低下了,但是在工作中慢慢发现其实很多人都不愿意梳理清晰的业务逻辑和计算分析逻辑,很多前人的经验 业务逻辑没有被落在纸面上,“代代相传”全靠口头交流,一代比一代的吸收率低,最终导致貌似谁都不理解,都是云里雾里的感觉,从而,进一步加深了业务、财务、技术 三方人员互不理解与巨大沟通成本。

  什么?交给机器去做?系统化?系统化的第一步就是有清晰的书面的逻辑。否则,自己都想不明白的,捋不清逻辑的事儿,凭什么交给机器去想明白? 之前文章里也说过,机器是举三反一的,别指望机器像人类一样可以举一反三。

  说了这么多,其实之前的→这篇文章←中已经说到过,不仅仅是财务领域是这样,其他领域也都类似,只要前期数据准备的规范化了,数据记录,流转和简单的分析机器都完全办得到的,但是如果不规范,本来就输入了一堆垃圾信息,就别指望机器能有啥作为了。

  财务分析也一样,只要花点时间在前期的数据源格式规范上,后期出各种花式报告的时间就短,并且也会很灵活很主动。

  可现状是,开发加班加成狗,审计加班加成狗,分析人员累成狗。很明显,我们的大多数精力的确可能是后置了,没有前置到需求整理、逻辑梳理、数据规范、流程规范这些看似简单的事情上,其实这些是真正重要的东西。

  我也知道领导们更多的时间花在了数据解读、商务洽谈、与决策判断这些更重要的事情上,但底层数据操作的问题无疑会影响上层判断的准确性与时效性。

  不多说了,总之现阶段的人工智能和商业智能确实都不那么智能,都受限于底层的数据质量,就像是厨师能烧出来多好的菜也会受限于食材质量一样。

  最后,真心希望这篇文章可以被更多的人看到,尤其是财务金融等非技术专业的童鞋看到,也希望可以吸引更多的小伙伴加入进来,一起来推动 不那么智能的“商业智能”变得稍微智能一点,哪怕只有一点....

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。