首先互聯(lián)網(wǎng)+運營對于企業(yè)來說還是對于政府機構(gòu)，都是意義非常重大的。如果說一個企業(yè)的話，它不能夠做好數(shù)據(jù)化運營的話，它可能會面臨的一些問題，可能它在當(dāng)前的業(yè)務(wù)狀況呢，可能不清楚，或者說它的利潤下滑了，或者說它的用戶增長停滯了等等這些現(xiàn)象發(fā)生的時候，那他想要去快速地定位，可能會比較困難一些。也就是說當(dāng)他下一次如果是發(fā)生同樣的問題時候，他不能夠很快的去找到問題、找到一個相應(yīng)的應(yīng)對解決辦法。還有一個第三個層面，如果他的業(yè)務(wù)需要去進行擴展，需要去做新的招聘工作等等的話。在這時候做一些預(yù)測的工作，如果是沒有一個很好的量化指導(dǎo)的話，可能是通過拍腦袋來決定的話，可能在這過程中會對企業(yè)來說會產(chǎn)生一些不必要的損耗。

永洪聯(lián)合創(chuàng)始人謝玲

如果它是要去開一個新的門店，我到底備多少貨，這貨在多長時間能消耗掉，或者說我要招人的時候，招多少人才適合一個新的門店支撐，這些如果有一個數(shù)據(jù)模型去進行相應(yīng)的預(yù)測指導(dǎo)的話，無論是從經(jīng)濟上的成本還是時間、人力的成本都會有一個很大的節(jié)省。因為面臨著現(xiàn)在很多的同行業(yè)的競爭或者是說跨行業(yè)的競爭都是非常激烈的。如果說在做一些決策性的判斷時候，如果出現(xiàn)了一些失誤，可能會對他帶來半年甚至是一年的損失。再出現(xiàn)一些問題的時候，能夠很快的精準(zhǔn)去定位這些問題，再做一些新的嘗試時候，能有一些預(yù)測的模型來幫助他做一些輔助的工作，要達到這樣一個效果的話，我們就需要通過這種精細化的運營來去支撐，就需要通過這種探索式的方式來去搭建這樣一個平臺。

企業(yè)數(shù)據(jù)痛點

說到落地的話，無論是對于企業(yè)還是對于研究機構(gòu)來說的話，都需要現(xiàn)，我們接觸了企業(yè)，我們普遍反應(yīng)的問題我們歸納有幾個方面的特征。

第一個IT資源瓶頸化，如果是非IT型的企業(yè)，那它可能是一個實業(yè)的話，IT部門可能只占總?cè)藬?shù)的10%以下。大部分都是業(yè)務(wù)人員，業(yè)務(wù)人員可能占90%以上。這時候當(dāng)每個季度或者說每個月或者說每周的時候這些業(yè)務(wù)部門就需要去提取一些數(shù)據(jù)，或者做相應(yīng)的一些報告分析的時候，IT部門就會遇到這樣子的現(xiàn)象，就是說大部分的需求，它在現(xiàn)有這資源下很難得到支撐，很難匹配上做出來。這時候通常去把這當(dāng)前領(lǐng)導(dǎo)最關(guān)心的問題捋一下，看看現(xiàn)在人手有多少資源去調(diào)配，選擇重要的5%，或者10%來覆蓋，這樣就導(dǎo)致一個現(xiàn)象，這企業(yè)很多的業(yè)務(wù)需求是不能得到滿足的。就會導(dǎo)致IT部門非常忙，業(yè)務(wù)部門的需求非常著急，那他提出來的需求，可能響應(yīng)的周期是以周為單位，或者是以月為單位，才能得到一個實現(xiàn)。這是第一個痛點。

第二個痛點就是說工具的碎片化。我們在做這樣子一個數(shù)據(jù)處理過程中，可能會要考慮很多層面。那可能會涉及到ETL，地層的怎么架構(gòu)，可視化以及深度分析怎么考慮。如果媒妁一個環(huán)節(jié)IT部門歐需要去跟不同的供應(yīng)商、不同的產(chǎn)品去合作。再實施上面也會要進行串行的開展。也會帶來相應(yīng)的一些集成的成本和維護的成本，以及我們使用者學(xué)習(xí)不同的工具去使用，那它學(xué)習(xí)門檻也是非常高，用戶的體驗也是非常不一致的。

第三個痛點就是不能有效的利用大數(shù)據(jù)。我們大部分對于海量數(shù)據(jù)的存儲和離線數(shù)據(jù)處理的話已經(jīng)有非常多的支撐，但是對于急需查詢或者是交互式分析的話，可能對于實時的計算性能的要求，也會越來越高，這樣這來說也是一個非常大的挑戰(zhàn)。如果說一個計算性能不能夠滿足這樣業(yè)務(wù)需求的話，這業(yè)務(wù)就需要等待反應(yīng)響應(yīng)的速度，就導(dǎo)致這體驗是非常糟糕，所以這是第三個的特點。

企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用核心

我們就會看到這樣子的現(xiàn)狀，就是說企業(yè)對于這方面的投入是非常大的。對于它的預(yù)期也是非常高的。但是最終它的投入和產(chǎn)出比是不能得到一個相匹配的。通過這Forrester調(diào)查機構(gòu)有83%的用戶是不愿意用企業(yè)級的分析平臺。我們提出一個問題，如何讓數(shù)據(jù)真正被業(yè)務(wù)所去使用促進業(yè)務(wù)的發(fā)展?我們在2015年美國最權(quán)威的咨詢機構(gòu)Gartner，提出了這樣一個敏捷性的BI五、探索性的分析已經(jīng)大勢所趨。在業(yè)務(wù)驅(qū)動逐漸在BI的領(lǐng)域逐漸產(chǎn)生了一個變革，我們過去來看的話，IT部門是來主導(dǎo)這樣的平臺的建設(shè)，投資方可能是IT部門，這個系統(tǒng)的建設(shè)的話，都是被高度集中、高度管控被IT來主導(dǎo)的方向。

大部分的需求都是IT部門產(chǎn)出推送給消費者或者是分析人員。現(xiàn)在就是從大部分的商業(yè)用戶來說的話，它對于探索式的分析需求，也越來越多了。需要通過數(shù)據(jù)去提高它的洞察率，但是他們的IT技能和數(shù)據(jù)科學(xué)分析的這種技能是非常有限的。我們從2014年開始就很多IT為中心的BI平臺，就是被業(yè)務(wù)驅(qū)動性的產(chǎn)品和交互分析產(chǎn)品來得到替代。

國內(nèi)也越來越多的企業(yè)借助這樣子的高性能平臺，能夠處理大數(shù)據(jù)的平臺驅(qū)動的業(yè)務(wù)平臺來去解決他們的問題。2016年也出了一份報告，這個很明顯，傳統(tǒng)型和報表型的BI已經(jīng)完全從領(lǐng)導(dǎo)者驅(qū)逐出去了，完全已經(jīng)被敏捷性的產(chǎn)品所占據(jù)。探索式的分析也融入到一站式的大數(shù)據(jù)平臺里面。

什么是一站式大數(shù)據(jù)平臺

那我們說一站式大數(shù)據(jù)平臺，包括哪些方面呢?它包括自服務(wù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，包括探索式的分析、深度分析以及企業(yè)級的管控。

自服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備比較好理解，就是去做一些數(shù)據(jù)清洗、匯集的工作，將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好可以成為分析的狀態(tài)。再下來的探索式分析什么叫探索式分析，就是說如果一個業(yè)務(wù)真正在分析的時候，它的需求是非常多變的，例如說當(dāng)我看到了一個問題是趨勢在發(fā)生下降的時候，那可能我要切換不同的角度來去看，說我的原因是什么。這時候他想看某一個產(chǎn)品線發(fā)生了變化，還是說我全年的數(shù)據(jù)在變，還是某一些時間段是連續(xù)的還是間斷式的下降，以及我在人員上面有什么特征、地域上面有什么特征，這些都是不可預(yù)期，他可能看到明顯趨勢的時候，才會發(fā)生了一些想法，再去找到這真正的答案。所以的話這整個的過程是不可以提前做好設(shè)定，不可以做好提前的計算。所以這時候就是一個高度靈活的非常自由的階段。所以我們叫這是一個探索的一個分析路徑。所以說對平臺的要求是非常靈活和可預(yù)見的。我們在落地會有最佳的實踐，我們總結(jié)了一下最主要的特點就是建模層和業(yè)務(wù)層要進行一個分離?；蛘哒f來自于建模層和業(yè)務(wù)層進行分離，建模只需要考慮表與表之間的關(guān)系，而不是緯度和指標(biāo)，緯度什么樣的組合，計算要做哪些方面的設(shè)立，這些統(tǒng)統(tǒng)都不需要考慮，這樣達到的效果就是當(dāng)表沒有關(guān)系，這個底層沒有變化的時候，我任何的分析都快速從這模型中找到答案，所以最關(guān)鍵的點就是說這建模層和業(yè)務(wù)層進行一個分離才能達到高度靈活的效果。

我們過去是怎么來做的?就是我們看下面這張圖，就是過去我們傳統(tǒng)的做法是說，它的圖跟上面答題差不多，過去大部分的數(shù)據(jù)從原始的數(shù)據(jù)源里面抽取過來以后，需要進行一個處理，處理建模的時候，之前都是采用數(shù)據(jù)的存儲，當(dāng)它數(shù)據(jù)量達到了1億或者是更多的時候，這關(guān)心的數(shù)據(jù)庫就不支撐這樣的分析，這時候通常的做法就是提前做好計算，那我們就會發(fā)現(xiàn)有很多的銀行客戶，那他就會說在這當(dāng)天晚上就會把很多計算給提前方式計算好，存儲在數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)里面。到第二天的時候領(lǐng)導(dǎo)才能去打開去看前一天的數(shù)據(jù)跑出來的結(jié)果。

這樣的話就會，雖然說體驗式得到一定的解決，它能夠在幾秒鐘把復(fù)雜一點的計算，能快速的打開，但是它上升了一個靈活性。就是當(dāng)我說想看到指標(biāo)發(fā)生變化的時候，我是想要再去嘗試說，我要換一下看它的中位數(shù)發(fā)生變化，還是說總和數(shù)還是它的平均值發(fā)生變化，這時候我想去改這計算公式，它就沒有辦法，這時候它還需要有由IT部門重新再提交需求，當(dāng)天晚上跑出結(jié)果以后第二天再來看這結(jié)果，這不是敏捷性和靈活性看這過程。

我們從明顯的界定上面來看的話，就是說探索式的分析和這種傳統(tǒng)的分析，那它在價值上面是不一樣的?？梢哉f從有限的價值能夠變到價值完全釋放的程度。但是一線的業(yè)務(wù)人員需求是非常多的，如果數(shù)據(jù)只能被少數(shù)人去掌握的話，那它的一個企業(yè)的數(shù)據(jù)價值不能夠得到一個充分的釋放。對于以前的企業(yè)服務(wù)軟件，只要把這功能做出來的就好，但是現(xiàn)在對于2B的軟件，同樣也是需要做到極致應(yīng)用，讓人人都可以使用起來來去分析的。同時還可以去做好大數(shù)據(jù)場景的處理，以及包括從長遠的角度來看，如果說我們固定的看這報表的話，有可能是四緯，就是領(lǐng)導(dǎo)通常只能報表呈現(xiàn)什么就看什么，而不能用探索的手段就說我想要看什么，報表就呈現(xiàn)什么。

以及說我如果當(dāng)我做一個新的嘗試時候，我這需求不能得到滿足，需要等三五天的時候，我整個的思路被打斷，當(dāng)我下個星期拿到結(jié)果的時候，我當(dāng)初思考的原因，可能從原來的5個，可能只能想起3個。或者在性能方面的話，如果說僅僅是把性能從1秒提高0.1秒這價值并不大。但是在這樣子不同性能下面的話，原來只能探3個月的范圍我現(xiàn)在能探5年的范圍。除了這之外的一站式大數(shù)據(jù)平臺還需要什么呢?還需要業(yè)務(wù)用戶能夠輕松的去使用探索式的深度分析的平臺。我們有很多用戶他雖然不是數(shù)據(jù)分析師，但是他也有這種深度分析的需求，這時候的話他不懂得這算法，但是它的需求是非常明確，他可能想要去做一些用戶畫像去進行用戶的類別劃分，他知道目的是什么。但是不知道怎么用這工具來實現(xiàn)，但是我們?nèi)绻贸Ｒ姷乃惴ǖ脑?，對于業(yè)務(wù)用戶也能夠輕松理解這樣子的算法，比如說聚類、分類、回歸、時序等等的算法，在這平臺上進行相應(yīng)的分析，這樣就能達到三個效果，就是第三個層面的深度分析的效果。

本來在這環(huán)節(jié)上，應(yīng)該要有一個damage巖石一下交互式的數(shù)據(jù)分析和自服務(wù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，以及深度分析怎么樣過程，因為今天的時間有限就不再做任何的演示，如果大家有興趣的話可以到前面的展臺可以來體驗一下。

我們通過這樣的研究打造這樣的產(chǎn)品是極致用戶，配靈活的自數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，以及移動畫屏，可以去搭集全屏，構(gòu)建更大規(guī)模的集群來去解決這樣子的問題，這是我們的產(chǎn)品理念，以及說我們可以讓用戶去做這種探索是的分析以后，把這門檻和成本降低，讓它可以在不用擔(dān)心成本的情況下去盡量的進行試措，這是我們一些客戶在搭建一站式大數(shù)據(jù)平臺去解決他的數(shù)據(jù)使用的效果，這是每年做用戶回訪，用戶的手冊，大家也可以在手提袋里面可以找這到客戶手冊。

最后就是我們的愿景也是初心，我們成為國內(nèi)也是國際領(lǐng)軍的一站式大數(shù)據(jù)平臺的提供廠商。

來源：中國軟件網(wǎng)