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新時代的商業(yè)智能：數(shù)據(jù)協(xié)作+AI

商業(yè)智能數(shù)據(jù)協(xié)作 AI

DataHunter | 2018-03-13 10:25

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】過去十年，得益于大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，商業(yè)智能受到了越多越多的關(guān)注，與此同時，從傳統(tǒng)BI到探索式BI，商業(yè)智能也經(jīng)歷了一次產(chǎn)品模式和理念上的巨大改變，這種改變不僅使得業(yè)務(wù)人員可以參與甚至主導(dǎo)整個數(shù)據(jù)分析流程，讓商業(yè)智能更加敏捷，同時也加速了企業(yè)由IT驅(qū)動轉(zhuǎn)向DT驅(qū)動的腳步...

過去十年，得益于大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，商業(yè)智能受到了越多越多的關(guān)注，與此同時，從傳統(tǒng)BI到探索式BI，商業(yè)智能也經(jīng)歷了一次產(chǎn)品模式和理念上的巨大改變，這種改變不僅使得業(yè)務(wù)人員可以參與甚至主導(dǎo)整個數(shù)據(jù)分析流程，讓商業(yè)智能更加敏捷，同時也加速了企業(yè)由IT驅(qū)動轉(zhuǎn)向DT驅(qū)動的腳步。

商業(yè)智能_數(shù)據(jù)協(xié)作_AI-1

毫無疑問，隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的認(rèn)識更加深刻，探索式BI將會得到更廣泛的普及，并逐步取代傳統(tǒng)BI的市場位置，而且，可以預(yù)見的是，以人工智能和機器學(xué)習(xí)為代表的前沿技術(shù)，也必將引領(lǐng)商業(yè)智能的再一次變革，讓自動分析、預(yù)測分析成為現(xiàn)實。

智能化的BI產(chǎn)品的確可以幫助業(yè)務(wù)人員和決策者更加快速的發(fā)現(xiàn)問題并改進(jìn)業(yè)務(wù)，但在實際應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)分析工作往往不是靠單打獨斗，而是由企業(yè)的各業(yè)務(wù)部門或分析團(tuán)隊來完成，這也就意味著，在向智能化轉(zhuǎn)變的同時，商業(yè)智能產(chǎn)品還應(yīng)具備業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作功能，而這一特性，在目前大部分的分析和BI產(chǎn)品中，并未得到很好的體現(xiàn)。

什么是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作？

我們在很多數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品中都可以看到“協(xié)作”一詞，比如為人熟知的Tableau，以及國內(nèi)的一些創(chuàng)業(yè)類產(chǎn)品，但如果仔細(xì)了解，可以看到這些產(chǎn)品大都只是加入了“即時通訊”功能，僅僅支持用戶進(jìn)行“群聊”。在筆者看來，這絕不是真正的數(shù)據(jù)協(xié)作。

所謂業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作，應(yīng)該是讓企業(yè)內(nèi)的運營決策人員，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行工作的協(xié)同和決策。從異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚整合，到探索式分析、可視化呈現(xiàn)，再到分析協(xié)同、共享討論，其應(yīng)該是一套高效利用數(shù)據(jù)的工作流程和方式。

也就是說，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作的真正價值在于，讓企業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作不再是“一個人戰(zhàn)斗”，而是以協(xié)作的方式，讓分析和決策變得更加簡單高效。

眾所周知，探索式BI的出現(xiàn)，讓企業(yè)的所有員工都可以參與到分析工作中，而加入了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)協(xié)作，則使得各部門之間基于數(shù)據(jù)進(jìn)行緊密合作成為了可能。比如，銷售團(tuán)隊可以同市場團(tuán)隊進(jìn)行分析協(xié)作，共同找出新的增長機會；運營團(tuán)隊也可以同業(yè)務(wù)團(tuán)隊協(xié)作溝通，基于實時的運營數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)進(jìn)行及時調(diào)整。

市場需求明顯

作為商業(yè)智能概念的提出者，Gartner在2018分析和商業(yè)智能魔力象限中就特別提到，基于分析內(nèi)容的發(fā)布、共享和協(xié)作已經(jīng)成為BI平臺的關(guān)鍵功能之一。在此之前，Gartner首席分析師Dan Sommer也曾表示，隨著越來越多的BI廠商向更廣泛的用戶群提供分析功能，有能力為這些用戶群解決基于數(shù)據(jù)的協(xié)作需求將變得至關(guān)重要。

從Gartner的報告中我們可以讀出，一方面，探索式BI的市場滲透率越來越高，另一方面，用戶對于數(shù)據(jù)協(xié)作的需求愈發(fā)強烈，而這一觀點在國內(nèi)市場也有所體現(xiàn)。

國內(nèi)的商業(yè)智能發(fā)展，呈現(xiàn)出了一定的中國特色，即跳躍式飛速發(fā)展。很多企業(yè)并沒有部署傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品，而是從報表系統(tǒng)直接切入了探索式BI以及實時業(yè)務(wù)監(jiān)控大屏。當(dāng)然，目前不少使用傳統(tǒng)BI的企業(yè)，也在逐步轉(zhuǎn)向探索式BI產(chǎn)品。同時，由于國內(nèi)市場的競爭更加激烈，企業(yè)越來越重視工作效率問題，所以對于數(shù)據(jù)分析之后的協(xié)作需求也增長明顯。

新時代的商業(yè)智能

當(dāng)前，隨著云計算、大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善，企業(yè)正在向數(shù)據(jù)化、智能化階段邁進(jìn)，而在這個過程中，商業(yè)智能是必不可少的“助推器”之一。同時，在快節(jié)奏、復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中，相比于傳統(tǒng)大型IT軟件公司的整體解決方案，企業(yè)更希望使用一些靈活的、輕量級的產(chǎn)品，可以快速部署、快速上手。所以筆者認(rèn)為，基于這樣的訴求，未來的商業(yè)智能產(chǎn)品，一定要具備三個特性：實時、高效和智能。

實時性意味著企業(yè)對數(shù)據(jù)的時效性要求越來越高。一般而言，傳統(tǒng)BI產(chǎn)品通常需要到第二天才能看到前一天的運營數(shù)據(jù)，而在市場環(huán)境日益變化，競爭越來越激烈的時候，實時數(shù)據(jù)更能反映出業(yè)務(wù)運營過程中的細(xì)節(jié)和問題。更重要的是，基于實時數(shù)據(jù)進(jìn)行及時的策略調(diào)整，往往能把企業(yè)的損失降到最低。

高效是指整個數(shù)據(jù)分析流程的效率提升。這其中，既包括產(chǎn)品的易用性，如快速部署，使用簡單等，也包括數(shù)據(jù)協(xié)作。傳統(tǒng)的工作流程中，數(shù)據(jù)分析只是協(xié)作決策過程的開始，整個流程中需要使用截圖 + PPT進(jìn)行來回往復(fù)的交流，這樣的模式不僅效率低下，而且容易出錯。所以企業(yè)需要一個基于數(shù)據(jù)的協(xié)作決策平臺，來提升數(shù)據(jù)的使用效率。

最后，商業(yè)智能的發(fā)展也離不開智能。隨著AI和機器學(xué)習(xí)越來越普及，BI產(chǎn)品也會變得更加易用和智能，包括自動分析、預(yù)測分析等功能，相信會在不久的將來就可以實現(xiàn)。

注：本文由DataHunter投遞并授權(quán)數(shù)據(jù)猿發(fā)布

來源：數(shù)據(jù)猿

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