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傳統(tǒng)管理信息系統(tǒng)整體解決方案的痛點

傳統(tǒng)管理信息系統(tǒng)的特點是通過數字化手段，解決處理人、組織、數據、管理流程的協(xié)同，實現(xiàn)方式可簡單概括為：表單 流程 or 數據 流程。具有代表性的系統(tǒng)有：OA辦公系統(tǒng)、項目管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、HIS系統(tǒng)、LIMS系統(tǒng)等。通常我們所見，傳統(tǒng)管理系統(tǒng)的技術應用都要落后于專業(yè)軟件，比如AI、大數據分析等新技術產生后，很晚才會被應用到管理系統(tǒng)中。

管理信息系統(tǒng)著重解決決策層、管理層、執(zhí)行層的工作需要，以項目管理系統(tǒng)為例，執(zhí)行層負責系統(tǒng)中進行項目執(zhí)行、終端數據采集等；管理層負責業(yè)務管理協(xié)同、項目集信息分析、項目指標監(jiān)控；決策層通過對項目信息的查詢、分析、監(jiān)控，通過對領導駕駛艙的監(jiān)控，實現(xiàn)高層的領導決策。目前，管理系統(tǒng)完成了數據層和協(xié)同層的內容，但展示層面是管理系統(tǒng)的薄弱點，急需一套強大完整的可視化解決方案來彌補整個管理系統(tǒng)解決方案。

管理信息系統(tǒng)可視化解決方案演進

過去，傳統(tǒng)管理信息系統(tǒng)可視化層面重度依賴開發(fā)資源和外部集成資源，可視化效果受實施水平影響非常大。我們認為，可視化的發(fā)展經過了一下四個階段：

可以看到，可視化工具是目前最優(yōu)的解決管理系統(tǒng)數據可視的方案，并且，技術的發(fā)展使無論實施方的可視化水平處于哪一階段，都可以直接過渡到利用可視化工具達成系統(tǒng)目的的效果。

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什么是數據可視化

狹隘理解數據可視化即將數據信息通過某種方式或形式展示出來，但數據可視化作為一門獨立的學科，其實經歷過很長歷史的發(fā)展。

從淺入深，數據可視化的定義分為三個層面：

1.數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發(fā)領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面?！皵祿梢暬边@條術語實現(xiàn)了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統(tǒng)一。

2.數據可視化包含三個分支，科學可視化（Sci Vis, Scientific Visualization ）、信息可視化（Info Vis, Information Visualization）、可視分析（VAST, Visual Analytics Science and Technology）。

科學可視化面向的是科學和工程領域數據，比如空間坐標和幾何信息的三維空間測量數據、計算機仿真數據、醫(yī)學影像數據，重點探索如何以幾何、拓撲和形狀特征來呈現(xiàn)數據中蘊含的規(guī)律。

信息可視化的處理對象是非結構化、非幾何的抽象數據，如金融交易、社交網絡和文本數據，其核心挑戰(zhàn)是針對大尺度高維復雜數據如何減少視覺混淆對信息的干擾。

近幾年來，隨著人工智能的興起，人們逐漸發(fā)現(xiàn)其實一些機器能比人做得更好的事情，同時也發(fā)現(xiàn)了一些事情需要借助人類 3 億年的進化本領。所以將可視化與分析進行結合，產生了一個新的學科：可視分析學。

可視分析學被定義為由可視交互界面為基礎的分析推理科學，將圖形學、數據挖掘、人機交互等技術融合在一起，形成人腦智能和機器智能優(yōu)勢互補和相互提升。

3. 解釋性可視化、探索性可視化

可視化橫向拓展理解

1.只有你知道如何準確的表達你的觀點：優(yōu)秀的可視化維度是需要被定制的。以Gartner魔力象限舉例，Gartner魔力四象限是對某一特定企業(yè)級 IT 技術市場的研究總結，通過統(tǒng)一的評估準則并匯總至固定兩個維度上 — Ability to Execute（執(zhí)行層面，即當前產品、服務、銷售等表現(xiàn)）和 Compleness of Vision （戰(zhàn)略層面，即未來愿景的清晰完整性）。魔力四象限根據各家供應商們的表現(xiàn)，將其劃分入如下四個象限中，分別為：Leaders（領導者）、Visionaries（遠見者）、Challengers（挑戰(zhàn)者）和 Niche Players （利基企業(yè)，指某個細分領域占主導地位的企業(yè)）。

• 領導者—— 根據現(xiàn)有目標經營狀況良好，對未來的規(guī)劃很清晰。
• 有遠見者—— 了解市場發(fā)展方向，或是有改變市場規(guī)則的愿望，但經營狀況欠佳。
• 挑戰(zhàn)者—— 目前經營狀況良好，可能正獨霸一方，但缺乏對市場發(fā)展方向的把握。
• 利基企業(yè)—— 成將重點放在一片小領域中，但也可能是重點模糊、創(chuàng)新不突出、業(yè)績平平

2. 數字孿生（Digital Twin）是數據可視化的優(yōu)秀應用技術。在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

可視化縱向拓展理解

從表層至底層，可視化從意圖、目標、任務三個維度進行深入。

中層的可視化技術如下所示，用于分析、總結非結構化數據中蘊含的業(yè)務邏輯。

底層的可視化技術可用于讓機器探索數據內的關聯(lián)，從而找出業(yè)務價值。

可視化產品選型的難點

市場上可視化產品非常多，功能相似難以區(qū)分。面對眾多的可視化產品及夸大的銷售宣傳策略，用戶在產品選型時往往無所適從?？梢暬a品選型的難點主要有如下：

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如何完成可視化產品的正確選型

筆者使用認為，任何產品的選型一定要基于一套完整的方法論去找到最優(yōu)解?？梢暬a品選型通常會經歷5個階段：

1、明確項目需求

通常項目需求是企業(yè)最先進行BI產品選型的初衷，所以要以項目為出發(fā)點，能夠成功交付當前項目是前提，通過展示豐富的多維指標體系，監(jiān)控企業(yè)管理活動，從而發(fā)現(xiàn)問題，及時干預。

任何企業(yè)的IT規(guī)劃，頂層設計是第一要義。通常數據可視化系統(tǒng)有兩種典型的部署形式，一種是將各業(yè)務系統(tǒng)的數據匯總抽取整理清洗至數據倉庫，然后在數據倉庫之上利用BI系統(tǒng)進行展示分析。另一種是各業(yè)務系統(tǒng)都有各自的數據庫，各系統(tǒng)通過中間庫的方式共享部分數據，BI系統(tǒng)將與某應用系統(tǒng)緊密結合，實現(xiàn)該點業(yè)務系統(tǒng)的數據展示。

在實際中，企業(yè)通常會以兩種方式結合的形式。

2、明確公司需求

進一步的，需要以公司決策者的角度選擇一款可以復用的、在一段時間內總成本和一段時間之外邊際成本最小。

3、產品調研比選

執(zhí)行者通過各種指標量化出各產品的差異。例如，筆者曾建立7個指標大類，共57個指標點對比可視化產品。

對于項目管理系統(tǒng)，可通過多關鍵指標進行快速比選，通過建立指標重要度與產品滿足度的乘積得到產品分數。

對于項目管理系統(tǒng)而言，可分為產品指標與商務指標作為關鍵指標進行定義分析。

4、產品Demo驗證

以項目管理系統(tǒng)為例，項目管理相關的業(yè)務有非常多的專屬場景，如成本分析表、甘特圖進度管理等。所以，關鍵場景要通過Demo進行驗證，避免產品選定后出現(xiàn)顛覆決策的卡脖子點。

5、最終談判

系統(tǒng)實施方與BI產品廠商通過有效的談判獲取共贏。