
當(dāng)大數(shù)據(jù)即Big Data與云計算、移動應(yīng)用與社交網(wǎng)絡(luò),風(fēng)靡一世,成為2012 年信息技術(shù)領(lǐng)域最時髦的詞匯。IBM 、Oracle、SAP、微軟等廠商,像尋找到了新的金礦,開始極力推崇大數(shù)據(jù)理念。于是,眾廠商蜂擁而至,搶奪大數(shù)據(jù)市場,尤其是SAP的HANA和Oracle的Exalytics,打得火熱。相比之下,部分推BI的廠商還達(dá)不到大數(shù)據(jù)的層次,固守在報表分析的陣地上。事實(shí)上,大數(shù)據(jù)真的有如我們想象中的那么強(qiáng)大嗎?BI為什么跑不出“最后一公里”?大數(shù)據(jù)與BI同時遭遇了被質(zhì)疑的尷尬。
BI為什么不能快速踏入大數(shù)據(jù)時代?
一個剛?cè)胄械腂I咨詢師的困惑,或具有一定的代表性,表達(dá)了BI當(dāng)前的狀態(tài)。
“今天跟客戶演示系統(tǒng),演示完畢,客戶問我一個問題:商業(yè)智能到底智能在哪里?BI和報表工具做出來的東西有何不同?對于這個問題,我相信做BI的人都曾經(jīng)問過自己,也給過自己很多答案,但未必真的是100分的答案。就像今天,我雖然跟客戶舉了一些例子解釋和說明上述問題,但是自己還是覺得不夠透徹和有說服力。造成這個問題,我想重要的原因是BI本身范圍太廣,加之現(xiàn)在市場上的各種報表工具都自稱BI解決方案,各種項目都往BI上靠,使得BI的概念很模糊了。第二個原因,大部分BI項目其實(shí)本質(zhì)需求就是滿足數(shù)據(jù)的一個查詢和報表報告,到底是BI,還是其他什么概念都不重要。”
BI的概念過于泛泛,以至于在幾年前,很多企業(yè)認(rèn)為BI可有可無。近年來,大數(shù)據(jù)給BI帶來了極大的沖擊,加速了其發(fā)展的步伐,甚至有人大膽預(yù)測,未來十年,商務(wù)智能分析將引領(lǐng)管理信息化的發(fā)展。
BI與大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于,大數(shù)據(jù)能夠基于BI工具進(jìn)行大容量數(shù)據(jù)和非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,與傳統(tǒng)基于事務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)相比較,大數(shù)據(jù)分析不僅關(guān)注結(jié)構(gòu)化的歷史數(shù)據(jù),它們更傾向去對Web、社交網(wǎng)絡(luò)、RFID傳感器等非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,大數(shù)據(jù)無疑是對BI的一個完美補(bǔ)充。
那么,為什么大部分BI廠商對于大數(shù)據(jù)表現(xiàn)出“冷處理”態(tài)度?
原因一:不論是大交互數(shù)據(jù)還是大交易數(shù)據(jù),處理并分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),是BI業(yè)內(nèi),甚至是大數(shù)據(jù)處理,一直面臨的難點(diǎn)。很多推BI產(chǎn)品的廠商,其技術(shù)能力達(dá)不到大數(shù)據(jù)所要求的高度。
原因二:現(xiàn)在很多的企業(yè)做的BI,并沒有完全體現(xiàn)智能,最多只是將已有的數(shù)據(jù)使用報表進(jìn)行呈現(xiàn),開發(fā)的報表也很簡單,大部分用戶還沒有希望從開發(fā)的BI系統(tǒng)中,發(fā)掘更多價值的意識。
原因三:大數(shù)據(jù)的確會有價值,但這個價值有多大,沒辦法準(zhǔn)確衡量。從某些大數(shù)據(jù)中會挖掘出新的價值,但這個價值只是附加價值,是一個想象的空間。就比如沙漠里可能有金子,但并不是說沙漠中一定就能挖出金子。
大數(shù)據(jù)如何摘下“新瓶舊酒”標(biāo)簽?
有人評價“大數(shù)據(jù)是個相對的概念,是新瓶裝舊酒?!闭J(rèn)為,傳說的大數(shù)據(jù)處理方式,只不過是為趕時髦,在既有的方案上包裝了一下,新瓶裝舊酒。海量數(shù)據(jù)時代并沒有給多少企業(yè)帶來革命性的變化,在 MapReduce 以及 Hadoop 出現(xiàn)之前,也有企業(yè)能夠輕松的對數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模并行計算,而 NoSQL 的出現(xiàn)也只是為處理數(shù)據(jù)的方式帶來了更多可能性。
所以,從結(jié)果來看,對于大數(shù)據(jù)的質(zhì)疑并沒有比BI少,同樣遭遇了“還差一公里”的尷尬。
大數(shù)據(jù)分析缺乏成熟的實(shí)踐經(jīng)驗,其方式方法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫與BI系統(tǒng)有著一定的區(qū)別。在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項目之前,企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù),還應(yīng)該知道在什么時候、什么地方使用。各數(shù)據(jù)之間有哪些關(guān)聯(lián)性?哪個數(shù)據(jù)是可信的?如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的、易用的客戶信息?
要回答這些問題,企業(yè)需要一個單一、完整、可信的客戶數(shù)據(jù)視圖,而創(chuàng)建一個單一、完整、可信的客戶數(shù)據(jù)視圖,數(shù)據(jù)集成是關(guān)鍵。沒有集成的數(shù)據(jù),其商業(yè)價值為零。數(shù)據(jù)集成讓組織機(jī)構(gòu)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交易數(shù)據(jù)與全新的交互數(shù)據(jù)組合起來,從而獲得在其他情況下無法達(dá)成的洞察力和價值。
可以確定的是,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,未來的大數(shù)據(jù)時代,一定是各種信息呈現(xiàn)規(guī)模快速增長的狀態(tài),如何更快獲取有用的信息是關(guān)鍵,智能分析工具會變得越來越重要,可以凌駕于多個管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫之上,如何通過更靈活、可控的BI工具,真正挖掘出大數(shù)據(jù)時代的價值,是大數(shù)據(jù)和BI面臨的共同挑戰(zhàn)。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)
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