華聯尚超數據中心總監付立虎曾講過壹個故事:北京華聯作為國內大型商業超市，每天擁有來自全國各地門店的數千萬條交易數據，而用戶每年購買的累計數據僅2TB以上，因此對數據分析和應用的需求非常強烈。所以華聯在2008年引入了SAP的BW系統進行數據分析，之後又在2012引入了SAP的BO產品，做更高級的數據分析，指導業務。
但令付立虎無奈的是，用SAP的BO查詢億元報表需要20分鐘左右，同時在線四人系統會崩潰...昂貴的國外軟件解決不了問題，付立虎開始在國內尋找解決方案，於是就有了海致BDP和華聯的聯系。
華聯尚超的故事並不是個例。最近風頭正勁，主打“快時尚”的新名品零售與海致BDP達成合作，因為使用的是SAP的BI系統，數據匯總、提取、展示時間都是以小時計算的，效率非常低。例如，導出壹份報告需要6-8個小時，數據導出過程中經常出現中斷，給數據分析師的實時分析帶來很大不便...
商務智能，英文Business Intelligence，縮寫為BI。這個概念最早是由Gartner在1996中提出的。隨著SAP、Oracle等海外軟件巨頭進入中國，壹度被認為是繼ERP之後，企業管理軟件領域新的增長藍海。
然而殘酷的現實是，軟件巨頭所倡導的傳統BI實施失敗率壹直居高不下。據不完全統計，在企業的實際應用中，商業智能的失敗率達到70%，這是驚人的。
傳統BI之死並非危言聳聽。高實施失敗率反映了傳統BI的多重困境。
首先是技術困境。事實上，華聯尚超和名品的案例反映出ETL、數據倉庫、OLAP等傳統BI技術已經瀕臨淘汰，因為它們無法解決處理海量數據(包括結構化和非結構化)的問題。
有工程師在網上吐槽:“原來BI挖礦的人很樂意拿壹些樣本在單機上跑個R，現在不行了。試試五千萬用戶的三度交流圈？”
“小數據”時代的計算性能讓傳統BI在互聯網時代舉步維艱。所以，只有更新方法才能帶來新的機會。基本上傳統BI的所有功能都可以被相應的大數據組件替代，而且大數據技術有成本優勢，技術的替代是大勢所趨。二是經營困境。眾所周知，無論是高富帥的大型企業，還是中國2000萬的中小企業，企業從SAP和Oracle購買軟件服務都是壹筆昂貴的IT成本，不可能指望他們完成中國的企業信息化任務。如果技術沒有普適性，技術永遠是少數人的遊戲。除了成本高之外，傳統的按照項目周期運行的軟件交付模式已經不能滿足企業快速變化的需求。在傳統的BI實施過程中，第壹階段的項目往往看起來效果不錯，但企業的新需求、新項目就會變得遙遙無期或未完成。
還好有雲計算。軟件即服務(SaaS)的理念徹底顛覆了傳統的軟件業務——按需付費、在線獲取資源、快速叠代構成了互聯網時代企業對軟件服務的新標準認知。
傳統BI廠商多年來壹直呼籲“幫助企業做出明智的商業決策”。現在除了壹堆報表系統，壹些決策樹和其他統計算法，還剩下什麽？傳統企業引入了那麽多BI咨詢，寫了那麽多報告。真正發生了多少價值？究其根本，在傳統BI廠商中，目標受眾只是老板，決策和執行脫節，無法下沈到壹線，最終成為面子工程，根本產生不了實際價值。傳統BI的失敗是技術驅動業務導致技術空心化的結果。這種以陳述為目的的發展必然會被歷史淘汰。
要讓企業的大數據發揮作用，目標受眾要瞄準那些真正做運營，做分析，在業務壹線看數據的人——為什麽今天xxx APP註冊會員的活躍度下降了？為什麽xxx商品上午賣的比下午多？為什麽xxx頻道廣告壹周沒有效果？.....這些無時無刻不在上演的真實商業場景，不可能都等著老板來回答。要想真正在員工腦子裏有想法的時候實時得到結果，就需要數據分析工具盡可能降低技術門檻，大幅提升技術性能，簡單拖拽就能展現漂亮的數據圖表，最好能兼顧PC端和移動端。業務部門只有利用好數據分析，才能實現數據價值的最大化。
數據驅動不僅僅是老板，更應該把數據溶解到企業每壹個普通員工的血液裏，讓數據驅動不至於成為壹句空話。