数据掘金,BI挖掘数据背后的价值

    据调查,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

   这是一个信号:信息化时代已经迈入了大数据的新纪元。

   马云说,大家还没搞清PC时代的时候,移动互联网来了;还没搞清移动互联网的时候,大数据时代来了。托马斯·H·达文波特在《大数据:正在到来的数据革命》的序言中提到,所有的商业活动都可以从大数据的视角来审视:制造业里每个机器安装的微处理器;消费行业的交易触点和网络流量;甚至谷歌的无人驾驶汽车……

   在这个时代,企业的竞争很大程度上取决于数据的竞争。先走炮还是先走马?卒现在该不该过河?什么时候将军?——对那些具有远见卓识的管理者来说,是时候准备一份大数据攻略了。

   大数据,大视角

   大数据体现的是一种大视角下的全景洞察力,让企业成员制定更好的决策、采取更科学的措施并建立更有效的业务流程。

   当然,在实务中很多企业收集的信息或许达不到大数据的传统定义量,但这些涉及各业务环节、各方面、各维度、各部门的数据仍旧是海量的,足以支撑各个级别的决策者们多维而准确的掌握企业的经营状况,再通过数据之间的关系和趋势规律进行判断乃至预测,进而做出利于企业发展的决策。

   数据本身并没有意义,真正有价值的是隐藏在数据背后的东西,数据挖掘的过程就是企业掘金的过程。大数据时代由TB向PB单位进发的巨量数据,不仅手工处理不了,甚至很多主流软件工具也无法在合理时间内撷取、管理、处理、并将它们整理成为帮助企业经营决策的信息。在这个时代,独特的数据分析和处理系统已经不可或缺。

   《大数据:正在到来的数据革命》中举例,通用电气将投资15亿美元在旧金山湾区建立一个全球软件和分析中心,拟雇用至少400名数据科学家。通用电气在全球拥有超过1万名工程师从事软件开发和数据分析工作,来挖掘数据背后的价值。

   而在中国,商务智能即BI的流行,为管理者们提供了一位足智多谋的分析师。这方面电商企业可能深有感触,他们几乎是跑在数据流上的企业,管理层的很多判断决策都源于这些时刻跳动的数字,以至于某些管理者几乎每隔几分钟就会通过各种平台的BI应用——有时是电脑,有时是手机——去看数据分析。

   商务智能,就是这样的“大数据攻略”。

   信息化时代的大数据攻略

   BI如何卓有成效的处理大数据?

   对于BI厂商和服务商而言,这取决于公司如何看待大数据,同时也包括自身产品功能、专业能力是否能够不断地达到并超越用户的需求。

   BI对数据的分析处理主要包括:建立数据仓库对数据进行预处理,以企业经营管理需求为基础,根据不同分析主题,提取、合并有效数据形成全局视野。然后进行“智能运算”——联机分析处理,通过建模等形式进行多维分析数据;数据挖掘,在数据中寻找“规律”,将其转化为信息和知识。最后,把这些知识系统而直观的展示给管理者。相对应的产品层面,BI软件的功能包括交互式信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知和报警、企业和财务报表编制、记分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成的系统管理等。

   但是,BI软件的功能只是一个前提。如何让这些功能按照企业需求发挥作用、解决问题,最有效的将信息和知识呈现给管理者,则是服务商在实施BI项目时就应该考虑到,并且教授给企业的重要内容。BI作为一种工具要靠人来创造价值——巧手可以把美丽的布匹裁剪成漂亮的衣服,甚至可以化腐朽为神奇。选择合适的实施商,就等于把布料交对了裁缝,量体裁衣之后,才会有真正合身适用的衣服。