曹宇钦：从BI应用看大数据的发展路线图

当前，随着企业规模的不断成长，有效存储和管理长期累积的且仍在持续快速增长的海量数据，从中发掘商业价值，意味着巨大的市场机遇;同时，也带来了严峻的挑战：大数据将挑战企业在存储架构及数据中心基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。如何选择有效的组织管理数据，提供商业解决方案，已经不是单纯的IT技术问题，而是与企业未来发展前途攸关的关键性问题。

　　面对大数据存在的机遇与挑战，以“海量数据 深度分析 智慧商业”为主题的第二届大数据世界论坛上来自不同行业的专家就大数据的发展与机遇做了详细的介绍。

　　Forrester Research资源分析师 曹宇钦就从商务智能应用看大数据的发展路线图做了主题发言

　　曹宇钦指出，2011年全球IT开支增长11.5%，因为首先欧债危机的影响，导致从去年第三季度开始，全球的IT企业对于IT支出的投入逐渐开始持有谨慎的态度。所以，在2012年全球，我们预计它的IT支出增速会减缓。在亚太区2011年整个IT开支达到13.6%，但是我们预计在2012年整个亚太区的IT开支降幅会达到5.8%。

　　什么是大数据?

　　对于一些新的技术，对于企业来说，尤其是对于一些新的技术投入来说，他们会越来越谨慎，也不会完全为全新的技术去埋单。大数据是全新的技术吗?是企业会花更多的钱来投的方向吗?对于Forrester Research来说，大数据是某些技术或者能力能够帮助企业迅速、敏捷地处理海量数据。大数据并不是一个全新的技术，大数据最主要是帮助企业能够在企业现有的数据、已经产生的数据做一些整合，相应地做少量的投入得到更大的回报。我们认为，从技术的投入角度来说，其实虽然我们看到全球对于IT开支会持有更加谨慎的态度，但是我们认为这并不会影响业界对于大数据的投入、投资。所以，我们也认可整个大数据在业界是一个快速发展的过程。

▲Forrester Research资源分析师 曹宇钦

　　从IT投入的角度我们可以看到，无论是大数据还是商业智能、与之相关的一体机，他们的原理是一致的，相对于这些数据给到企业带来的价值，我们认为在这些技术上的投入相对是比较少的。

　　大数据来自企业内部/外部/客户/社交媒体

　　大数据包括企业应用、运营、员工，也包括来自于供应链、供应商产生各种各样的数据，也包括现在比较火热的社交媒体，大众社交，商务社交，这样一些新兴的移动互联网应用。

　　对于大数据的数据来源，其实现在很多的企业比较头疼的一个事情是说，怎么样处理除了传统的PC或者服务器端的一些数据之外，也要考虑一些新产生的数据。比如最简单的是移动设备，在整个智能手机的出货量，从2010年第四季度已经超过了传统PC的出货量，移动化的应用对于企业员工可以在任何时间、任何地点获取企业的信息，能够实现通信的功能，能够实现实施地进行协作。我们也看到很多智能终端现在越来越具备了类似服务器一样的计算功能。

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　　另外，从企业外部的数据，海量数据也来自于社交媒体，社交媒体现在是一个热门的话题，包括厂商、服务商、最终用户、企业，他们都会结合企业自身的特点，希望从社交媒体的合作中挖掘出一些新的商机。像一些传统的零售行业来说，他们一般会通过直邮或者短信、电话方式维持与客户的沟通，但是市面上有一些新兴的零售商或者传统零售商在向电子商务转型的时候，能够把电子商务加上客户关系管理、社交媒体，把它们有机地整合起来，实时与客户沟通互动，这对于整个零售行业来说会是一个巨大的变革。

　　通过采用大数据的一些技术，能够帮助零售商实时地与客户进行沟通，寻找客户的寻求，满足客户的需求，给客户一个充足的理由、足够强的理由作为客户对象。

　　大数据的规模应用对商业智能影响力

　　商业智能是真正帮助企业大数据分析实现技术发展的一个应用方式，我们可以看到，大数据的规模应用对于商业智能分析的主要影响力其实来自三个方面：

　　1，目前来说，企业对于数据仓库的投入相对来说还是比较缓慢的，主要原因是绝大部分客户还是期望一个更快的投资回报。传统来说，企业在数据仓库上投入，他们要取回投资差不多在5-7年时间，但是这与客户期望的12-18个月的投资回报周期是不相符的。投资回报可能是大数据在商业智能方面的主要影响。

　　2，信息日益复杂化。整个数据量的增加已经远远超出他们的预期，企业目前面临的是一个更加复杂的数据环境，对于数据量的增加，企业应该关注的不仅仅是整个数据量的增加，而应该关注更多种类数据的融合，更多种类数据的搜集、分析、整理。同时，由于是对于企业内部的需求，企业对于传统财务或者非财务以外信息分析的能力，也是企业看到大数据规模应用对于商业智能分析的一个影响。

　　3，现在随着企业越来越多已经采用或者已经实施了对一些商业智能分析的平台，企业的问题是如何管理多种平台、如何管理不同平台、不同应用的数据管理。

　　商业智能的“架构”

　　现在很多企业在构建他们商业智能的时候往往是采用这样的一个架构，在所有的模块中，企业运用越来越多的模块是虚拟数据商店。它是一个海量数据的融合、无缝连接的资源库，整个商业智能最终会演变，甚至我们可以说它会简化为四个循环流程：明确目的、实际表现、诊断、发现机会、明确目的，是这样一个循环的流程。

　　商业智能对生产力的影响

　　与信息相关的生产力、流程相关的生产力、决策相关的生产力，但是它们并没有一个完整的方案。与详细相关的生产力的信息量永远是不够的，而与决策相关的生产力，它可以在更快的时间做出决策，但是这样做出的决策的准确性是有一点折扣性的。与流程相关的生产力，可以使得某些流程的时间加快，但是这并不适用于所有的流程。所以，我们认为更容易地获取信息，并不能保证这些信息被更智能地应用。

　　大数据时代，更重要的不是在于数据，而是在于流程，还有用户!

　　以往数据都是由IT厂商来提供的，但是随着一些社交媒体和协同的越来越普及化，越来越多的最终用户、企业用户对于IT趋势的影响是越来越高的。商业流程的制定决定了企业的表现，但是更好地把用户加入进来。

　　要点

　　1，大数据来自企业生态链的各个环节。(可以来自企业的内部，包括生产线，包括员工，也可以来自外部，包括供应商，包括社交媒体。)

　　2，大数据的商业智能/分析的过程驱动商业表现。

　　3，接触与体验是通过将商业智能工具、流程与输出进可能多地潜入到政治阻隔系统来达到。

　　4，外部数据能够为内部数据增加洞察力与价值。

　　5，相比完美的数据，恰到好处的数据往往可以提供更多有价值的洞察与指征。

　　总结

　　最终用户投资大数据，不仅仅是寻求对海量数据的收集、整理、分析的工具，而是要找到能够将数据与业务相结合，实时帮助决策者分析问题、解决问题，提供最佳决策的支持。