當(dāng)一站式的BI平臺融合了AI增強(qiáng)分析，到底能有多強(qiáng)？

隨著BI的快速發(fā)展，其能力已經(jīng)從最初的報(bào)表可視化功能，逐漸演變?yōu)榛跀?shù)據(jù)賦能企業(yè)發(fā)展，敏捷化、智能化成為了主題，BI+AI成為了趨勢，賦予了企業(yè)業(yè)務(wù)決策支持更多的可能性與準(zhǔn)確性。正如Gartner報(bào)告所指出，分析及商業(yè)智能平臺不再因數(shù)據(jù)可視化功能而有所區(qū)別，平臺的差異化已經(jīng)轉(zhuǎn)移到對數(shù)據(jù)增強(qiáng)分析的支持程度，如利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）幫助業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師實(shí)現(xiàn)比手動更加高效的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析和決策。

為什么是BI+AI？

BI的目的，就是幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲得洞察力，而AI則可以使洞察更為精準(zhǔn)化、自動化、智能化，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的決策與預(yù)測。BI滿足了企業(yè)在結(jié)果監(jiān)控、問題診斷、決策支持上的需求，AI則滿足了業(yè)務(wù)預(yù)測、問題預(yù)警、探究數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系等深層次需求。二者相輔相成，最終達(dá)到釋放數(shù)據(jù)價(jià)值、賦能企業(yè)經(jīng)營的效果。

在實(shí)際的AI應(yīng)用過程中，主要挑戰(zhàn)存在于以下三個方面：

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及數(shù)據(jù)的一致性，會很大程度上影響AI模型輸出結(jié)果的精準(zhǔn)度。然而在實(shí)際業(yè)務(wù)中，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)層次不齊，多來源于企業(yè)中的不同部門以及外部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的可靠性、可用性無法得到保障。

2、分析模型

由于人提出的問題是抽象的，就需要系統(tǒng)將抽象的問題翻譯成為可執(zhí)行的計(jì)劃或者具體可操作的算法，從而才能得出最終的結(jié)果。這就需要建立各種分析模型，對于業(yè)務(wù)人員門檻較高。

3、應(yīng)用效果

許多企業(yè)反饋AI應(yīng)用難度大，有些產(chǎn)品僅支持一些簡單預(yù)測，或是僅有部分?jǐn)?shù)據(jù)分析模型，甚至只是具有相關(guān)模塊卻無應(yīng)用場景，導(dǎo)致無法落地使用。

而AI在應(yīng)用方面的問題，恰恰是BI的優(yōu)勢。BI的可視化能力、敏捷易用性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備能力、高性能處理能力等都可讓AI借力。這也正是在一站式BI平臺中融入AI增強(qiáng)分析的優(yōu)勢。

所謂一站式BI平臺，就是全面覆蓋數(shù)據(jù)分析過程中的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、存儲、計(jì)算、建模、訓(xùn)練、展現(xiàn)、協(xié)作等，讓用戶可以在一個統(tǒng)一的平臺上完成全流程數(shù)據(jù)分析任務(wù)，極大降低了實(shí)施、集成、培訓(xùn)的成本，幫助企業(yè)輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用。

永洪BI區(qū)別于其他BI產(chǎn)品，在產(chǎn)品架構(gòu)初期便采用了一站式的理念，無論是自助式BI功能還是復(fù)雜報(bào)表制作功能、ETL數(shù)據(jù)清洗功能，都是放在一個平臺上。

永洪科技認(rèn)為，智能化最理想的狀態(tài)，是企業(yè)提出一個業(yè)務(wù)問題，系統(tǒng)可以通過企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的分析得出的結(jié)果，自動給出答案，這便需要系統(tǒng)有一站式的架構(gòu)。

因此，永洪科技在BI中集成AI深度分析模塊，從而可以使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)各流程的無縫對接，直接生成洞察結(jié)果，降低AI應(yīng)用的難度。

能用起來的AI才是智能化

Gartner認(rèn)為，由業(yè)務(wù)人員主導(dǎo)分析流程更適應(yīng)AI時代特點(diǎn)。

針對AI應(yīng)用難的問題，永洪BI結(jié)合自身優(yōu)勢，構(gòu)建了“BI+AI”的應(yīng)用體系。以“AI平民化”為理念，可以全流程可視化建模。其中內(nèi)置了5種類型，14種插件化算子，覆蓋業(yè)界常用的數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用戶通過拖拉拽的方式可以直接進(jìn)行調(diào)參和建模。對于專業(yè)用戶，永洪科技提供類似R語言或者Python的接口，用戶可以直接撰寫腳本來運(yùn)行，滿足定制化的需求。

一站式的永洪BI，將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)處理、深度分析、可視化等能力集為一體，使BI與AI融和，提升數(shù)據(jù)賦能的效果。

可視化能力

AI模型處理結(jié)果需要查看解讀，缺少好的可視化輸出會降低數(shù)據(jù)的“易讀懂性”。豐富的圖表類型和展現(xiàn)形式，是永洪BI的擅長點(diǎn)，同時各圖表組件之間還可以通過配置快速切換，實(shí)現(xiàn)探索式分析，并且內(nèi)置多種動態(tài)計(jì)算方式，幫助業(yè)務(wù)人員快速洞察數(shù)據(jù)，挖掘業(yè)務(wù)問題。

敏捷易用性

雖然AI算法的理論基礎(chǔ)專業(yè)性要求很強(qiáng)，但算法的應(yīng)用并不復(fù)雜，也不應(yīng)該復(fù)雜，因此關(guān)鍵是降低算法應(yīng)用的使用門檻，讓大量非專業(yè)的業(yè)務(wù)用戶也能上手使用。這一現(xiàn)象與當(dāng)年的BI類似，BI經(jīng)過發(fā)展逐步降低了使用門檻，新一代敏捷的永洪BI在易用性上已經(jīng)做了很多創(chuàng)新，同樣可借力于AI，達(dá)到“AI平民化”的目的。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備能力

永洪BI有著一站式的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備能力，如數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合等，AI可以共用、共享其結(jié)果。在高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和探索。

高性能處理能力

性能強(qiáng)大的平臺，可以壓縮數(shù)倍AI模型訓(xùn)練的時間，讓企業(yè)更快的應(yīng)用AI的價(jià)值成果。永洪BI自主研發(fā)了VooltDB高性能計(jì)算引擎，擁有列式存儲，分布式計(jì)算等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)億級數(shù)據(jù)秒級響應(yīng)?？蓪I的算法改造為可支持分布式計(jì)算的形式，以適配VooltDB的計(jì)算引擎。

案例——智能庫存預(yù)測與優(yōu)化

在某大型石化公司的案例中，運(yùn)用了永洪科技的BI+AI進(jìn)行庫存的智能預(yù)測與優(yōu)化。

痛點(diǎn)

在資源配置過程中沒有考慮各省油庫庫存是否合理，只是按照該省下月預(yù)測銷量及銷售計(jì)劃直接配置資源。如果各省當(dāng)前的庫存量不合理，這種狀況會一直持續(xù)下去，無法改進(jìn)；

資源配置與油品配送分離，二者容易產(chǎn)生沖突，導(dǎo)致資源配置計(jì)劃執(zhí)行到位率下降；

按月配置并配送油品，周期太長，對市場變化應(yīng)對速度慢。

目標(biāo)

建立資源配置與物流配送一體化優(yōu)化機(jī)制；

在滿足市場需求的同時合理優(yōu)化庫存；

建立拉式供應(yīng)鏈模型；

提升一配業(yè)務(wù)運(yùn)營效率；

按旬進(jìn)行資源配置與配送。

方案

整個方案分為庫存優(yōu)化和庫存管理兩個部分。

庫存優(yōu)化的分析報(bào)表主要分為三大類：

1、優(yōu)化性能健康報(bào)告，主要用于監(jiān)控整個優(yōu)化模型的性能；

2、庫存績效監(jiān)控報(bào)告，用于監(jiān)控追蹤供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)各個環(huán)節(jié)的庫存性能；

3、優(yōu)化情景分析報(bào)告，生成優(yōu)化情景分析的對比報(bào)表。

在分析過程中，要根據(jù)優(yōu)化對象和情景的不同，定義和收集輸入數(shù)據(jù)。輸入之后，通過兩個步驟完成庫存策略優(yōu)化：首先是通過需求分布模擬在不同可用庫存之下可達(dá)到服務(wù)水平，然后通過模擬出的服務(wù)水平，結(jié)合庫存的成本期望的最低服務(wù)水平，完成對庫存量的優(yōu)化篩選。

庫存管理主要是物料的出入庫分析，以及整體庫存的盤點(diǎn)，分析目的主要是通過庫存物料的科學(xué)保管，減少損耗，方便存取，使庫存達(dá)到合理的水平上，減少資金占用。

庫存管理和庫存優(yōu)化相輔相成，通過數(shù)據(jù)分析平臺，設(shè)置合理的庫存管理策略，在保證及時交貨的前提下，使庫存達(dá)到最優(yōu)值，降低庫存成本和風(fēng)險(xiǎn)。

在這一的邏輯之上，通過永洪BI，構(gòu)建了庫存需求量的預(yù)測分析模型，以月度為單位進(jìn)行預(yù)測，首先進(jìn)行資源配置的優(yōu)化，然后進(jìn)行補(bǔ)貨優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化，最后形成調(diào)整調(diào)度的完整計(jì)劃。

收益

打破資源配置與運(yùn)輸配送之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)按照市場需求進(jìn)行主動配送。即在庫存優(yōu)化環(huán)節(jié)一次生成點(diǎn)對點(diǎn)的資源配置與配送計(jì)劃；

通過需求預(yù)測準(zhǔn)確把握各個油庫的未來油品需求；

通過庫存優(yōu)化算法（綜合考慮服務(wù)滿足率、運(yùn)輸成本、提前期等因素）實(shí)現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)安全庫存、最高、最低庫存，由系統(tǒng)自動生成煉廠與油庫間、大區(qū)油庫與省油庫間的補(bǔ)貨數(shù)量，從而實(shí)現(xiàn)降低庫存的目標(biāo)；

庫存優(yōu)化算法可以一次優(yōu)化多級庫存，從而實(shí)現(xiàn)大區(qū)油庫與省油庫同時降低庫存。

永洪科技通過一站式的BI+AI理念，讓AI增強(qiáng)分析真正走進(jìn)業(yè)務(wù)，賦能企業(yè)經(jīng)營，這也是永洪科技的AI功能在各大企業(yè)落地的原因。未來，永洪科技將繼續(xù)推動BI+AI融入企業(yè)各個環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)更快、更好、更精準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)預(yù)測與決策，提升企業(yè)競爭力。

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