大数据商业智能争议不断，IT技术面临挑战

　　10月初，世界领先的某研究公司发布了2017年第3季度商业智能报告。互联网+、人工智能、大数据概念被炒得飞起，BI在技术上也逐渐被要求赋予智能和大数据的属性。商业智能BI技术再一次被推上风口浪尖。报告指出，未来的商业智能BI将朝着快速、通用、自助和易操作的方向发展。老一代商业智能BI应用成本太高，开发和部署时间过长。在接下来的两到五年内，只有能快速响应客户需求、具有商业洞察力的企业，才能成功并生存下来。

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大数据商业智能

4 小时前 上传

　　关于大数据商业智能的争议再被推上台面。有不少人认为部署BI是大势所趋，在数据量足够大的情况下，我们当然希望BI能带来大数据般的处理效率和挖掘效果;但一方面又深知与国外形势的不同，国内企业的底层基础较弱，信息技术和数据都还未跟上，大数据or商业智能，还得静观其变。
　　但也有人持反对意见，认为大数据还没有这么神奇，大数据的鼓吹更多是因为政策影响，IT项目要与大数据相关才高大上，才能被批准。面对大数据，我们需要反思这样几个问题。我们已经有了那么大的数据量了吗?我们有那么多的非结构化的数据要处理吗?我们有成熟的业务算法来满足业务需求吗?
　　面对关于大数据商业智能的争议，奥威霸气的回应，2006年推出面向中国企业级市场、最具性价比的商业智能产品Power-BI，创新性的集成中国企业市场主流ERP——用友金蝶ERP，推出无须实施，安装即可用的标准BI解决方案。十年后的2016年，推出免费大数据分析云平台SpeedBI，借助云计算与移动互联技术，致力于帮助数据分析从业人员，将数据与管理决策者有效连接起来，充分挖掘数据价值。
　　大数据为商业智能的发展提供土壤
　　大数据是商业智能发展不可分割的载体。随着互联网的高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据也随之而来，这些都为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能。商业智能和大数据本质上都是从数据驱动认知到数据驱动决策。大数据能够给商业智能提供高纬度数据，例如网络浏览数据、运营商数据、通讯数据等。
　　大数据让应用场景多元化
　　过去，商业智能主要应用于金融、银行、电商、零售等领域，在企业的应用集中在财务、销售、供应链等板块。对于一些电子电器的感知数据、精准的客户数据以及消费行为数据等还存在缺失。类比人类智能，人工智能可分为赋予机器语音、图像等感知能力的感知智能和赋予机器思考能力的认知、决策智能。认知能提升感知，感知也会辅助决策，例如智慧商超中机器视觉对客流属性、消费行为的观察、记录可辅助商超做出营销决策。
　　大数据分析厂商面临空前挑战
　　随着数据量的爆炸增长，大数据处理的技术难度也呈指数级增长，传统的数据公司如果不能完成技术转型，或有可能被无情淘汰。我们对国内外大数据领域的活跃公司进行了统计分析，目前活跃在一线的大多是新互联网科技型公司如谷歌、facebook等，得益于自身强大的技术积淀来应对大数据。国内较为活跃的大数据公司如奥威。奥威Power-BI从2006年推出V2.0版本到2016年推出V11.0版本。在不断的改进成长发展中，成为了国内同行中的佼佼者。除此之外，奥威公司也是荣誉满满，2006-2007年中国中小企业首选商业智能产品与解决方案奖，2007年中国商业智能优秀解决方案奖，2009年国家科技型中小企业技术创新基金立项、年度中国软件渠道最佳选择品牌奖，2011年商业智能产品最佳创新奖，2012年度商业智能创新产品/方案奖，2013年中国商业智能最值得推荐产品奖，2015年中国商业智能领域杰出企业奖，2016年度中国大数据最佳云平台奖。

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大数据分析厂商

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　　总之，未来BI的那套将长期存在，毕竟企业对BI方案还是很青睐。大数据也不是绣花枕头，它的第一要务就是解决业务问题，用全新的数据技术手段来拓展和优化业务。传统企业需要聚集一拨人来研究这个问题，需要有人专门研究和探索，普及和应用是个漫长的过程。