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BI 商業智能實戰大數據知易行難

2015-09-30 23:01:37 來源: 浙江易網科技股份有限公司(杭州)

近幾年來,大數據可謂聲名鵲起,引起各行業普遍關注,儼然成為新的經濟推動力和重要的生產資料。然而,很多企業在實踐中發現要真正讓大數據技術落地面臨很多困難,甚至想借鑒一下大數據的成功案例時,卻發現真正成功的案例并不多,已有的也大多集中在營銷領域特別是基于互聯網的營銷,傳統企業的成功案例乏善可陳。問題到底出在哪里?

  “這是新技術落地的正常過程。”Informatica公司首席技術顧問杜紹森這樣告訴記者,大數據發展如果用一個波浪式的圖來形容,現在還處于第一個峰頂,必須經過低谷再升起,幾輪反復。這期間,大家會看到各種大數據真實的案例,不管是成功的還是失敗的都會給我們啟示。

  杜紹森是一位非常資深的技術專家,在數據治理、數據集成和數據質量領域積累了豐富的經驗,對于數據利用和價值發掘有著更為直接的體驗。杜紹森認為,只要嘗試了就不一定是完全失敗,就如數據倉庫建設,幾年前很多報告顯示80%的項目失敗,但仔細分析后發現,只是沒有達到預期價值而已。“就如數據倉庫一樣,建設了近20年才讓企業真正承認其價值,大數據也不能期望很快就獲得成功,需要一個沉淀時間。”他說。

  他認為傳統商業智能的應用可以為大數據提供很好的技術基礎和生態環境。比如,這兩者的目的都是一樣,希望借助對大量數據的分析找到有價值的東西,只是分析的數據類型和數據量以及所使用的技術手段有很大區別。當前處于大數據應用的早期,人們更傾向于采用傳統的也更為熟悉的技術手段,這也正是大量見諸報道的大數據成功案例實際就是商務智能、數據倉庫的改頭換面、新瓶裝舊酒的原因。

  杜紹森認為,大數據與傳統BI的區別之一是,真正的大數據思維是允許數據的不精確性。以前,由于可獲得的數據量比較小,采樣過程的精確度被放在重要的地位。而在大數據時代,采集全量的數據成為現實,但會增加數據的混亂性且造成結果的不準確性,如果仍執迷精確性,將無法應對這個新的時代。“數據只要做到10%準確,能夠達成業務數十倍的增長即可,這是真正的大數據思維,未來我們應當習慣這種思維。”他說。

  杜紹森特別強調,大數據不是一個純技術問題,還包含很多管理、業務方面的內容。除了設備、技術上的投資,企業還需要在組織結構、人才保證、管理方式、企業文化等方面都有一個轉變。這也正是像Informatica這樣專業從事數據集成和數據質量管理的公司的價值所在。

  據悉,圍繞數據Informatica已經有了11個方面、30多小項的解決方案,尤其是其中的智能數據集成平臺(IntelligentData Platform)提供了一個將數據轉化為可信、可行且可靠的信息資產所需的全部功能,可以隨時隨地集成任何的數據碎片、查找并解決數據質量問題、給予用戶憑借數據主動采取行動的能力,而且這些技術組合能夠無縫地配合運作,以實現更精細化的數據管理。這些為大數據順利落地傳統企業奠定了一個非常好的基礎。


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