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理理大數(shù)據(jù)的脈絡
2017-12-29
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理理大數(shù)據(jù)的脈絡

先看看商業(yè)智能大數(shù)據(jù)的生意到底是啥?說白了就是數(shù)據(jù)分析(analytics)的生意，原來的商業(yè)智能(business intelligences)也是分析的生意，如果把原來的商業(yè)智能稱為分析1.0，那大數(shù)據(jù)其實就是分析2.0。

先看看商業(yè)智能是怎么樣一個生意。
商業(yè)智能的場景是什么呢?到底能給客戶帶來什么使得其愿意為技術(shù)買單。簡單來說就是幫助企業(yè)實現(xiàn)KPI管理，就是為需要管理的企業(yè)流程定義關(guān)鍵KPI指標，銷售額多少、庫存量多少、合同數(shù)量多少啊等等，商業(yè)智能系統(tǒng)可以把企業(yè)的過程數(shù)據(jù)(例如實際的訂單)轉(zhuǎn)換為相應KPI，要是手工來做這個KPI統(tǒng)計，企業(yè)不知道要花多少資源和時間才能完成。這個有個高大上的名字，叫做Performance Management，或者Corporate Performance Management(CPM)。
這個需求場景幾乎可以應用到所有企業(yè)，毫不費功夫復制到這個垂直行業(yè)，金融企業(yè)可以、電信企業(yè)可以、能源企業(yè)可以、零售企業(yè)可以，所有財富五百強的企業(yè)都要用，每個企業(yè)的運營人員都需要把握自己公司的關(guān)鍵流程。企業(yè)建設這樣的系統(tǒng)的投資回報率無容質(zhì)疑，市場需求是無疑的。
這對于產(chǎn)品經(jīng)理來講是個精美的產(chǎn)品模式，單一的模型、普世的剛需、海量的市場。
技術(shù)人員也開發(fā)了一套技術(shù)體系支撐這個商業(yè)需求。 首先是數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)要從各個獨立的系統(tǒng)CRM、ERP等匯聚在一個池子，才能夠進行全局指標的計算，這個池子就是數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse)，匯聚的工具是數(shù)據(jù)集成工具(data intergration)。這里首先要解決的一個技術(shù)難題就是數(shù)據(jù)量比原來單一系統(tǒng)的大，需要解決這個問題才能談得上分析，Teradata 還有IBM DB2 DPF就用了分布式(簡單起見先用這個詞)的架構(gòu)解決這個問題。
其次是數(shù)據(jù)分析。技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，KPI的分析其實是個多維分析的問題，比如說在對銷售情況進行分析時候，對所有的交易，從年份緯度看到底每年銷售了多少，或者從區(qū)域緯度看各個省銷售了多少，或者從產(chǎn)品緯度看哪個產(chǎn)品銷量最大，就是對同一套原始數(shù)據(jù)從不同緯度進行統(tǒng)計分析。這個技術(shù)最大的難題就是數(shù)據(jù)量太大，分析速度跟不上，一個企業(yè)可能一年下來會有數(shù)十甚至百億級別的交易，要對這些數(shù)據(jù)進行求和平均，極為耗時，有些甚至需要數(shù)小時，這樣實用性不高。為了解決這個問題，就開發(fā)了一種預先計算的機制，把指標先計算好，需要看指標時候直接給指標。這些難題都解決完了，還有一個問題就是數(shù)據(jù)的可視化，把指標通過儀表盤的模式展現(xiàn)給用戶。

到底這些人工智能平臺能否成為跨行業(yè)的通用的分析平臺仍然是個問號，似乎更多的是其互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的補充，谷歌首先把機器學習用于其搜索引擎，以便提供更為智能化的準確結(jié)果，還有無人駕駛汽車，還有就是類似Siri這樣的應答系統(tǒng)。這場軍備競賽似乎對目前企業(yè)領(lǐng)域難以有很大的影響。

無論如何，能夠快速給用戶帶來價值的分析平臺，將是今后的大焦點。



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