齊荀：企業(yè)BI商務(wù)智能的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐分享
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助BI進(jìn)行大容量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，并且大數(shù)據(jù)技術(shù)與基于事務(wù)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)相比，不僅關(guān)注結(jié)構(gòu)化的歷史數(shù)據(jù)，更傾向?qū)eb、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
導(dǎo)語(yǔ)：古有水泊梁山英雄108將叱咤江湖，今有“中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)先鋒108將”高端人物訪談攪動(dòng)風(fēng)云。2017年，由DT學(xué)院、中國(guó)城市報(bào)大數(shù)據(jù)中心、清華大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合會(huì)、山西省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合舉辦，面向大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)精英、專家學(xué)者以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈領(lǐng)域公司CTO的“中國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)先鋒108將”高端人物訪談活動(dòng)正式啟動(dòng)，圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)的多個(gè)層面進(jìn)行分享，旨在搭建大數(shù)據(jù)技術(shù)傳播分享的高端平臺(tái)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的業(yè)內(nèi)交流。
齊荀：TCL集團(tuán)首席數(shù)據(jù)官、BI商務(wù)智能部經(jīng)理;深圳華思商志法人、技術(shù)總監(jiān)。畢業(yè)于黑龍江大學(xué)集成電路設(shè)計(jì)專業(yè)，畢業(yè)后在香港電訊盈科公司從事企業(yè) BI 商務(wù)智能與數(shù)據(jù)管理工作 7 年，從工程師到帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了多家公司商務(wù)智能、企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)劃部署與項(xiàng)目建設(shè)，對(duì)商務(wù)智能與數(shù)據(jù)管理有較為深刻的理解，于 2014 年成立深圳華思商智信息咨詢有限公司，出任法人及技術(shù)總監(jiān)，同時(shí)就職于 TCL 集團(tuán)股份有限公司，出任“首席數(shù)據(jù)官”與“商務(wù)智能部經(jīng)理”職務(wù)。
訪談主題
企業(yè)BI商務(wù)智能的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐分享
訪談內(nèi)容
1.DT學(xué)院：其實(shí)對(duì)于我們現(xiàn)在很多人來(lái)說(shuō)，商務(wù)智能是個(gè)很陌生的名詞，您能給大家介紹下什么是商務(wù)智能嗎 商務(wù)智能中應(yīng)用了哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)
齊荀：商務(wù)智能Business Intelligence(BI)用一句話概括就是運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、多維分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值最大化。
2.DT學(xué)院：有人說(shuō)，沒(méi)有大數(shù)據(jù)技術(shù)，商務(wù)智能也就無(wú)從談起。對(duì)此您是如何認(rèn)識(shí)的 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商務(wù)智能上發(fā)揮著什么作用
齊荀：正是采用商務(wù)智能的多種分析手段，大數(shù)據(jù)才體現(xiàn)了它更大的價(jià)值。當(dāng)然沒(méi)有大數(shù)據(jù)支持，商務(wù)智能也就失去了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助BI進(jìn)行大容量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，并且大數(shù)據(jù)技術(shù)與基于事務(wù)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)相比，不僅關(guān)注結(jié)構(gòu)化的歷史數(shù)據(jù)，更傾向?qū)eb、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(wú)疑是對(duì)BI的一個(gè)完美補(bǔ)充。兩者之間是相輔相成，相互促進(jìn)的關(guān)系。
3.DT學(xué)院：大數(shù)據(jù)技術(shù)下的商務(wù)智能解決了哪些行業(yè)痛點(diǎn)和難點(diǎn) 請(qǐng)結(jié)合案例做下分享。
齊荀：大數(shù)據(jù)技術(shù)下的商務(wù)智能，能夠“海量、實(shí)時(shí)、智能”的分析企業(yè)數(shù)據(jù)，它解決了企業(yè)對(duì)PB級(jí)海量數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析要求。
例如，某一服裝行業(yè)對(duì)全國(guó)各個(gè)門店進(jìn)行庫(kù)存分析，由于門店數(shù)量較多，原始商務(wù)智能平臺(tái)一般采用OLAP分析功能，庫(kù)存分析只能在第二日進(jìn)行，并且在做了大量分析優(yōu)化的前提下，每個(gè)門店庫(kù)存分析至少需要1個(gè)小時(shí)以上，才能得到最終結(jié)果，這對(duì)企業(yè)決策作用與信息價(jià)值大打折扣。在引進(jìn)了大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能后，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步、海量數(shù)據(jù)搜索和極速分析得以實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也可滿足企業(yè)更多種類的分析要求，對(duì)用戶行為、文本信息等非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引進(jìn)同時(shí)也改變了原始商務(wù)智平臺(tái)一直以來(lái)的離線分析模式，轉(zhuǎn)為在線分析，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)、快速、多維度的分析和決策。
4.DT學(xué)院：您認(rèn)為目前商務(wù)智能領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用還存在哪些不足和亟待提高的地方
一、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息多產(chǎn)生于互聯(lián)網(wǎng),這類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是非結(jié)構(gòu)化和數(shù)量巨大，并且數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低。這對(duì)商務(wù)智能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)處理要求更高,使得更多應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析從LOAP處理轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)處理，并且多種結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的存在使得分析前的預(yù)處理工作負(fù)載過(guò)重，如何平衡這之間的矛盾是下一代商務(wù)智能平臺(tái)急需解決的問(wèn)題，只有解決了這個(gè)問(wèn)題，并且不斷優(yōu)化和發(fā)展才能完全滿足信息和數(shù)據(jù)飛速發(fā)展的今天。
二、分析習(xí)慣的改變
企業(yè)中商務(wù)智能一般根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與用戶真實(shí)需求進(jìn)行分析;而大數(shù)據(jù)環(huán)境下,用戶的需求更多是隨數(shù)據(jù)的變化和增長(zhǎng)而演變的，這就需要有更加靈活的商務(wù)智能平臺(tái)進(jìn)行支持。
三、統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)商務(wù)智能平臺(tái)
大數(shù)據(jù)技術(shù)、云平臺(tái)等多種技術(shù)的發(fā)展，使得商務(wù)智能的產(chǎn)品、工具繁多。因此將BI工具、大數(shù)據(jù)工具等整合在一個(gè)統(tǒng)一的開發(fā)和展現(xiàn)平臺(tái)上，會(huì)使操作更加便捷和統(tǒng)一，這是各廠商產(chǎn)品研發(fā)的一個(gè)發(fā)展方向。
四、人才的挑戰(zhàn)
商務(wù)智能在大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)一步發(fā)展，需要很多人共同努力完成，目前既懂商務(wù)智能又從事大數(shù)據(jù)方面的人才較少，并且未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)信息必須共享,個(gè)人和組織在面對(duì)巨大的競(jìng)爭(zhēng)壓力時(shí),由于缺乏信息共享的激勵(lì)機(jī)制,往往不愿共享。如何把握信息商品和信息共享的邊界,既充分保護(hù)用戶的敏感信息,又創(chuàng)造出更大價(jià)值的商業(yè)價(jià)值也是商務(wù)智能進(jìn)一步發(fā)展亟待提高的地方。
5. DT學(xué)院： 根據(jù)您的判斷，未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)商務(wù)智能領(lǐng)域還有哪些發(fā)展和創(chuàng)新
一、決策支持的創(chuàng)新，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)、資源、財(cái)務(wù)等各類數(shù)據(jù)的綜合分析,使得企業(yè)管理人員快速、準(zhǔn)確制定競(jìng)爭(zhēng)策略。
對(duì)客戶行為偏好分析預(yù)測(cè),改進(jìn)產(chǎn)品服務(wù),挖掘和創(chuàng)造用戶的潛在需求;通過(guò)對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)日志和信息流量、流向的變化的分析，對(duì)企業(yè)內(nèi)部和產(chǎn)業(yè)鏈條的經(jīng)營(yíng)狀況提供監(jiān)控機(jī)制,以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和故障定位。
二、結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度分析填補(bǔ)BI數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘技術(shù)的不足，使得BI技術(shù)滿足最新社會(huì)潮流和分析需求。
三、實(shí)時(shí)性、易用性的進(jìn)化。
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息時(shí)效性的加強(qiáng),針對(duì)不同企業(yè)間的需求,BI具備開放、可擴(kuò)展和可嵌入的特性,能夠針對(duì)企業(yè)的具體事務(wù)進(jìn)行個(gè)性化配置,增強(qiáng)BI系統(tǒng)即時(shí)數(shù)據(jù)處理的能力;服務(wù)范圍從部門級(jí)特定用戶向企業(yè)級(jí)所有的用戶服務(wù)，BI商務(wù)智能平臺(tái)為企業(yè)提供不同用戶需求的可配置的、可擴(kuò)展的、可變化的方案。
四、前端展示平臺(tái)的交互性。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)商務(wù)智能的展現(xiàn)分析需要更多強(qiáng)大的功能，由于傳統(tǒng)商務(wù)智能注重于數(shù)據(jù)的分析和查詢，但交互性一直是BI的一個(gè)短板，所以在交互性的創(chuàng)新是下一代商務(wù)智能平臺(tái)的亮點(diǎn)。
6.DT學(xué)院：您在企業(yè)商務(wù)智能領(lǐng)域深耕多年，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)此，您有什么“過(guò)來(lái)人”的經(jīng)驗(yàn)可以分享給剛?cè)胄械呐笥选?/strong>
齊荀：在日趨競(jìng)爭(zhēng)激烈的現(xiàn)在，任何職業(yè)和技術(shù)都不可能在職場(chǎng)中“一招鮮吃遍天”，而要想時(shí)刻保持自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，作為一個(gè)合格的BI顧問(wèn)，不僅要跟隨技術(shù)的進(jìn)步，企業(yè)的需求變化，更要構(gòu)建一個(gè)職業(yè)發(fā)展的技能體系。具體而言，有以下幾個(gè)要點(diǎn)。
1. 精耕技術(shù)，掌握業(yè)務(wù)
不得不說(shuō)，在一定程度上BI顧問(wèn)更偏向于技術(shù)顧問(wèn)，商務(wù)智能要時(shí)刻結(jié)合最新技術(shù)，例如大數(shù)據(jù)技術(shù)，做一個(gè)可以貫穿于大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能的人才。同時(shí)，商務(wù)智能分為軟件的學(xué)習(xí)和業(yè)務(wù)知識(shí)的學(xué)習(xí)，想要成為商務(wù)智能專家，不但要有軟件系統(tǒng)知識(shí)，更要成體系的學(xué)習(xí)和掌握豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)。
2. 用戶導(dǎo)向，引導(dǎo)需求
企業(yè)商務(wù)智能的架構(gòu)要著眼全局，注意考慮和學(xué)習(xí)整體架構(gòu)，需要考慮可擴(kuò)展性、易用性、易運(yùn)維性等。一個(gè)企業(yè)實(shí)施BI，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并不是最終目標(biāo)，如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。因而，數(shù)據(jù)的剖析和展現(xiàn)在企業(yè)BI樹立的后期更加主要。通過(guò)前期的需求調(diào)研，不光可以滿足用戶現(xiàn)在需求，更要超越的用戶的需求，不僅僅局限于用戶手頭的數(shù)據(jù)分析，更要結(jié)合最佳實(shí)踐，給出用戶更好、更可行、更符合企業(yè)發(fā)展的商業(yè)智能解決方案。
“男怕入錯(cuò)行、女怕嫁錯(cuò)郎”，既然選擇商務(wù)智能，就需要有風(fēng)雨無(wú)阻，一路向前的勇氣。
來(lái)源：36大數(shù)據(jù)
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