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在企业迈向数据驱动决策的征途上，商业智能(BI)无疑扮演着关键角色。然而，对于是否需要建立数据仓库，帆软软件给出了实践中的洞见。作为国内领先的BI解决方案提供商，帆软通过长达十四年的专注发展，提供了一站式BI解决方案，从数据仓库到报表、大屏可视化均有涉及。帆软数据应用研究院院长杨扬指出，虽然数据仓库在某种程度上反映了厂商的技术实力，但并非所有企业都必须建立数据仓库。对许多企业而言，通过建立ODS层、主数据或中间库等轻量级解决方案，配合前端业务的逐步实施，可能是更加高效和经济的选择。
数据标准的建立是企业实现数据驱动的关键一步。不同行业、不同企业在制定数据标准时都面临各自的挑战。杨扬强调，数据标准的建立并不意味着要覆盖所有数据，而是关注于主数据或多系统共用的数据，如客户信息等。他还指出，企业在制定数据标准时，需要考虑内外部数据的统一，以及如何通过标准化提高数据的真实性和健康度。
在AI+BI的融合方面，帆软采取了更为谨慎的态度。杨扬认为，尽管AI与BI的结合被视为未来趋势，但当前国内在这一领域还处于非成熟阶段。AI的落地需要与企业实际业务紧密结合，而当前AI技术的应用在很多情况下难以直接带来业务价值，容易成为“空心球”。对于国内BI厂商而言，如何将AI技术有机融入BI解决方案，实现真正意义上的增强分析和智能预测，是一个亟待解决的问题。
自助式BI是目前BI领域的主要趋势之一，它降低了数据分析的门槛，使业务人员能够直接参与数据分析过程。然而，国内自助式BI的应用还处于初级阶段，面临数据文化和人才缺失的双重挑战。杨扬提到，自助式BI的推广需要强化IT部门与业务部门之间的沟通，建立桥梁角色，如首席数据官，来协调两者的需求和期望，从而推动项目的有效实施。
通过帆软的实践经验，我们看到中国BI落地之路既充满挑战，也蕴含巨大机遇。企业在推进数据驱动决策的过程中，需要根据自身实际情况，选择合适的技术和解决方案，逐步推进，避免一哄而上。在数据仓库建设、数据标准化、AI+BI融合以及自助式BI推广等方面，帆软的经验为国内企业提供了宝贵的参考和启示。
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