1.1 传统BI系统之殇

得益于IT技术的迅猛发展，ERP、CRM这类IT系统在电力、金融等多个行业均得以实施。这些系统提供了协助企业完成日常流程办公的功能，其应用可以看作线下工作线上化的过程，这也是IT时代的主要特征之一，通常我们把这类系统称为联机事务处理（OLTP）系统。企业在生产经营的过程中，并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面，还需要另一种分析类视角，例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展，数据散落在各个独立的系统之内，相互割裂、互不相通。

为了解决数据孤岛的问题，人们提出了数据仓库的概念。即通过引入一个专门用于分析类场景的数据库，将分散的数据统一汇聚到一处。借助数据仓库的概念，用户第一次拥有了站在企业全局鸟瞰一切数据的视角。

随着这个概念被进一步完善，一类统一面向数据仓库，专注于提供数据分析、决策类功能的系统与解决方案应运而生。最终于20世纪90年代，有人第一次提出了BI（商业智能）系统的概念。自此以后，人们通常用BI一词指代这类分析系统。相对于联机事务处理系统，我们把这类BI系统称为联机分析（OLAP）系统。

传统BI系统的设计初衷虽然很好，但实际的应用效果却不能完全令人满意。我想之所以会这样，至少有这么几个原因。

首先，传统BI系统对企业的信息化水平要求较高。按照传统BI系统的设计思路，通常只有中大型企业才有能力实施。因为它的定位是站在企业视角通盘分析并辅助决策的，所以如果企业的信息化水平不高，基础设施不完善，想要实施BI系统根本无从谈起。这已然把许多潜在用户挡在了门外。

其次，狭小的受众制约了传统BI系统发展的生命力。传统BI系统的主要受众是企业中的管理层或决策层。这类用户虽然通常具有较高的话语权和决策权，但用户基数相对较小。同时他们对系统的参与度和使用度不高，久而久之这类所谓的BI系统就沦为了领导视察、演示的“特供系统”了。

最后，冗长的研发过程滞后了需求的响应时效。传统BI系统需要大量IT人员的参与，用户的任何想法，哪怕小到只是想把一张用饼图展示的页面换成柱状图展示，可能都需要依靠IT人员来实现。一个分析需求从由用户大脑中产生到最终实现，可能需要几周甚至几个月的时间。这种严重的滞后性仿佛将人类带回到了飞鸽传书的古代。