[No.X029]
在剛剛過(guò)去的Smartbi V9新品發(fā)布會(huì)上,多位嘉賓為我們帶來(lái)的精彩演講在現(xiàn)場(chǎng)引起了熱烈反響,小麥從本周開(kāi)始選取一些整理成文,與未能到場(chǎng)的麥粉們一起分享。首先分享的是Smartbi CEO吳華夫做的《崛起·預(yù)見(jiàn)》開(kāi)場(chǎng)演講。
【背景】
按照麥肯錫的定義,數(shù)據(jù)規(guī)模大于10TB即為大數(shù)據(jù)。按照這個(gè)定義,目前中國(guó)有超過(guò)90%的企業(yè)擁有大數(shù)據(jù)。中國(guó)許多的企業(yè)正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,逐步從粗放式管理向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型,而B(niǎo)I是釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的重要手段。據(jù)Gartner一項(xiàng)調(diào)研顯示,BI和數(shù)據(jù)分析是企業(yè)CIO預(yù)算增加最多的領(lǐng)域,其次才是網(wǎng)絡(luò)信息安全、云服務(wù)等。而B(niǎo)I的發(fā)展分為三階段:傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI,后兩者合在一起叫現(xiàn)代化BI。現(xiàn)在我分別展開(kāi)為大家做一些簡(jiǎn)單的介紹,盡量給大家?guī)?lái)一個(gè)完整的BI視圖。
一、傳統(tǒng)BI
傳統(tǒng)BI以IT為中心,面向的數(shù)據(jù)源主要是企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù),可能也有少部分的外部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、OLAP等數(shù)據(jù)建模工作統(tǒng)統(tǒng)由IT人員負(fù)責(zé)做好。業(yè)務(wù)人員可以做一些簡(jiǎn)單的加工處理,能看一些報(bào)表、報(bào)告,比如銀行里面看一些監(jiān)管報(bào)表。另外,也能基于已有的數(shù)據(jù)模型做一些數(shù)據(jù)的摸索分析,做一些儀表盤(pán)。傳統(tǒng)BI的核心是業(yè)務(wù)人員所有的分析路徑都是IT幫你建好的,分析維度無(wú)法脫離IT設(shè)定好的框架。
二、現(xiàn)代化BI
現(xiàn)代化BI與傳統(tǒng)BI比較,第一,是面向的數(shù)據(jù)源不一樣�,F(xiàn)代化BI面向的數(shù)據(jù)源除了企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)以外,還有外部數(shù)據(jù),可能還有互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù),有物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù),還有流數(shù)據(jù)等等;第二,是數(shù)據(jù)處理方式不一樣。現(xiàn)代化BI不再需要IT人員預(yù)先建好模型,模型不再是必備的,源數(shù)據(jù)抽取過(guò)來(lái)以后更多是以未建模的數(shù)據(jù)湖形式存在。業(yè)務(wù)人員能自己進(jìn)行敏捷建模,還有自動(dòng)推理。比如說(shuō)位置這個(gè)字段,建模的時(shí)候能自動(dòng)生成地理維度分析,還有數(shù)據(jù)混合,可以把結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、內(nèi)部的、外部的、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及數(shù)據(jù)湖所有的數(shù)據(jù)做混合的分析。所以在現(xiàn)代化BI里面,有一個(gè)重要的概念叫邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),或者叫做語(yǔ)義虛擬層;第三,處理完的結(jié)果也不一樣�,F(xiàn)代化BI的處理結(jié)果通常會(huì)以分布式列存儲(chǔ)的形式進(jìn)行存儲(chǔ),然后可以做分析。比如可以做增強(qiáng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),會(huì)告訴你數(shù)據(jù)的規(guī)律;第四,交互方式也會(huì)改變。比如看一張報(bào)表,或者生成一個(gè)可視化圖形,現(xiàn)代化BI更多會(huì)通過(guò)自然語(yǔ)言去創(chuàng)建。也有可能是自動(dòng)創(chuàng)建圖形,不需要業(yè)務(wù)人員再去操作,直接就把結(jié)果告訴你了。另外,也可能不再是以報(bào)表的形式,而是以故事化、場(chǎng)景化的形式展示結(jié)果。
【崛起】
1、Smartbi解決方案總體架構(gòu)
Smartbi的總體架構(gòu)分成三塊,中間是BI產(chǎn)品,我們的企業(yè)報(bào)表軟件、自助分析平臺(tái)和數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)對(duì)應(yīng)的就是BI發(fā)展的三個(gè)階段:傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI。底下是我們的核心功能層,包括數(shù)據(jù)的加工處理和分析展現(xiàn)。最上面的應(yīng)用層是BI+商店,除了基礎(chǔ)的技術(shù)平臺(tái)之外,我們還會(huì)面向各個(gè)行業(yè)提供場(chǎng)景化的解決方案,讓客戶(hù)能夠“開(kāi)箱即用“,或者做一些簡(jiǎn)單的加工就可以使用。
2、傳統(tǒng)BI產(chǎn)品
傳統(tǒng)BI我們是提供報(bào)表產(chǎn)品,最大的特點(diǎn)是以WPS或Excel作為報(bào)表設(shè)計(jì)器,使報(bào)表的開(kāi)發(fā)工作變得異常簡(jiǎn)單。其次,功能又非常強(qiáng)大,可以繼承WPS或Excel全部的函數(shù)和圖表功能。同時(shí),我們又可以解決Excel的一些問(wèn)題。比如說(shuō)數(shù)據(jù)量不能超過(guò)100萬(wàn)行、權(quán)限無(wú)法處理、發(fā)布和共享不方便等等。實(shí)際上我們是結(jié)合了后臺(tái)數(shù)據(jù)能力和WPS或Excel易于學(xué)習(xí)的能力,一起構(gòu)建我們的報(bào)表產(chǎn)品。還有分析報(bào)告,我們可以把Office和后臺(tái)數(shù)據(jù)做一個(gè)很完美的結(jié)合。很多企業(yè)的周期性會(huì)議,都是通過(guò)秘書(shū)去復(fù)制、粘貼生成一個(gè)分析報(bào)告,利用我們的產(chǎn)品就可以自動(dòng)生成報(bào)告了。
3、自助BI產(chǎn)品
我們的自助分析平臺(tái)是希望業(yè)務(wù)用戶(hù)可以自助去分析數(shù)據(jù),那我們的產(chǎn)品跟其它友商有什么不一樣呢?大部分功能是大同小異的,但我們?cè)谄髽I(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析和共享、權(quán)限控制等幾方面有獨(dú)到之處,詳細(xì)的內(nèi)容稍后我們的同事會(huì)給大家介紹。
4、智能BI產(chǎn)品
最后一個(gè)是我們的智能BI產(chǎn)品,這是我們今年V9版本最重要的產(chǎn)品線(xiàn)。我們有一個(gè)分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),通過(guò)這個(gè)平臺(tái)去完成智能BI的任務(wù),包括分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸還有深度學(xué)習(xí)等等。另外,智能BI也體現(xiàn)在我們交互方式的改變,Smartbi會(huì)提供一個(gè)自然語(yǔ)言處理的接口,這一塊我們還會(huì)持續(xù)地增強(qiáng)。我們希望通過(guò)對(duì)話(huà)的方式,讓管理人員對(duì)著手機(jī)說(shuō)話(huà)就能得到他想要的數(shù)據(jù)。
5、BI+商店
剛才介紹的是技術(shù)平臺(tái),我們還希望給每個(gè)行業(yè)提供一體化的解決方案,就是通過(guò)一套BI+應(yīng)用模板來(lái)實(shí)現(xiàn)的,BI+是我們接下來(lái)一個(gè)很重要的戰(zhàn)略。所謂的BI+應(yīng)用模板,我舉個(gè)例子,比如說(shuō)給某個(gè)餐飲企業(yè)做了一個(gè)項(xiàng)目,我們可以把整套數(shù)據(jù)應(yīng)用打個(gè)包,以后有了同行業(yè)的餐飲客戶(hù),這些數(shù)據(jù)應(yīng)用就可以直接復(fù)用。通過(guò)BI+,可以從兩個(gè)方面去改善客戶(hù)體驗(yàn)。從需求端來(lái)說(shuō),因?yàn)槲覀兲峁┝朔治稣宫F(xiàn)的模板,項(xiàng)目的咨詢(xún)顧問(wèn)就不是從零開(kāi)始了,可以基于已有的模板提供給客戶(hù)選擇,咨詢(xún)門(mén)檻會(huì)降低很多。從實(shí)施端來(lái)說(shuō),整個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)施的工作會(huì)變得非常簡(jiǎn)單。有了數(shù)據(jù)應(yīng)用,后臺(tái)的數(shù)據(jù)該怎么去支持?只需要干一件事情,ETL工程師從源系統(tǒng)里面把數(shù)據(jù)抽取到數(shù)據(jù)模型里面來(lái),可以做到實(shí)施的標(biāo)準(zhǔn)化�?偟膩�(lái)說(shuō),BI+包含了分析展現(xiàn)模板和數(shù)據(jù)模板,最終就是要打造一個(gè)BI+應(yīng)用模板超市。
【預(yù)見(jiàn)】
下面我引用一個(gè)比較流行的概念“中臺(tái)”,說(shuō)一下我們對(duì)中臺(tái)的理解。企業(yè)的需求是不斷變化的,不可能每一個(gè)需求都從頭去做,應(yīng)該是把通用性的東西加工后抽象出來(lái)做成企業(yè)的中臺(tái),企業(yè)中臺(tái)又包含技術(shù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)。我們的BI產(chǎn)品實(shí)際上就是技術(shù)中臺(tái),和企業(yè)本身的數(shù)據(jù)中臺(tái)一起為業(yè)務(wù)中臺(tái)提供支撐。BI+應(yīng)用就是業(yè)務(wù)中臺(tái),通過(guò)模板化的方式讓需求的交付變得更加簡(jiǎn)單,并且支撐各種行業(yè)化、場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
最后看下我們做的一家銀行的案例。我們把源數(shù)據(jù)采集過(guò)來(lái)放到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖,包括銀行的主題模型、指標(biāo)體系等,這就是數(shù)據(jù)中臺(tái)。然后又搭建了技術(shù)中臺(tái),技術(shù)中臺(tái)除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與可視化,還包括了ETL、MPP數(shù)據(jù)存儲(chǔ),以及機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。技術(shù)中臺(tái)結(jié)合銀行數(shù)據(jù)中臺(tái),就可以產(chǎn)生各種應(yīng)用場(chǎng)景,有管理駕駛艙,有各種主題分析,比如銀行ATM選址分析、客戶(hù)資金流分析等等。我們還通過(guò)自助分析平臺(tái)做到業(yè)務(wù)賦能,我們搭個(gè)臺(tái),讓用戶(hù)自己唱戲。接下來(lái)我們會(huì)把應(yīng)用場(chǎng)景模板化形成業(yè)務(wù)中臺(tái),也即BI+應(yīng)用模板,為其它的銀行客戶(hù)提供經(jīng)驗(yàn)。
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