那么，说服业务去迁移还是比较困难的，毕竟他们已经有了很多的报表积累，没有优势，凭什么要迁移呢，即使口头上答应了老板说要全力支持，但是真正推行的时候，却因各种优先级问题迟迟推进不下去。
本质还是因为，没有形成对他们足够有吸引力的竞争优势。例如，外采BI一般是采用数据库连接的方式，进行后续分析，多数BI产品对数据全链路追踪能力是缺失的，或者仅限于系统内部的数据集、看板、图表之间的关系。
而自研产品可以具备的优势是从数据源生产加工全流程，到最终的应用，可以做到全链路的数据追踪，针对不使用的报表进行一键下线，打通系统内部的数据治理工具，做到加工过程的任务资源释放，实现降本增效。
五、BI产品的发展趋势1. 灵活的可视化配置能力持续完善自助BI可视化的终极目标是要完全替代定制化的可视化开发需求，围绕这一目标，需要看现有的BI产品对可视化门户快速搭建的能力、移动端可视化分析、以及大屏可视化配置的能力。
2. BI+AI智能化分析能力传统的BI产品主要解决了用户查数据的问题，BI产品和其他定制化或者用户行为分析类的产品主要的劣势在于缺少分析思路的沉淀，需要业务人员具有分析目标和分析思路。
融入AI分析能力，可以帮助业务更高效的进行数据分析，例如当GMV指标波动异常时，利用基尼系数的算法模型，自动生成影响KPI波动的关键维度以及Top影响因素，不需要业务进行逐层分析了，一键定位。
此外，可视化图表的选择上可以利用机器学习自动推荐，这个能力百度的Sugar已经实现了的。
3. 人找数到数找人的能力构建对于业务人员来说，他们更希望只关注业务，最好能有专门的数据分析帮他进行数据分析，告诉他有什么问题，该怎么做就可以了。基于业务设定的预警规则+智能的归因分析+IM的信息推送，当业务异常时，直接告诉业务，有问题了，哪里有问题，他该怎么做。
#专栏作家#数据干饭人，微信号公众号：数据干饭人，人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域，覆盖开发套件，数据资产与数据治理，BI与数据可视化，精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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【 数据|数据产品：自助BI产品实践指南】题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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