沃爾瑪超市“啤酒與尿布”的案例，曾被奉為商業(yè)智能的經(jīng)典。它體現(xiàn)了數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷的巨大價(jià)值。故事大致如此： 在美國(guó)的沃爾瑪超市，人們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)十分有趣的現(xiàn)象——尿布與啤酒的捆綁銷售。咋一看將這兩樣毫無(wú)共同點(diǎn)的商品結(jié)合在一起令人疑惑叢生，但驚愕的是，這一舉措居然使尿布和啤酒的銷量雙雙大幅提高。之后的市場(chǎng)調(diào)查給出了原因：原來(lái)美國(guó)家庭的妻子通常在家照顧孩子，因而經(jīng)常會(huì)叮囑丈夫在下班回家途中順便給孩子買(mǎi)尿布，購(gòu)物途中的丈夫則又順手拿了幾瓶自己愛(ài)喝的啤酒。在商家發(fā)現(xiàn)這一奧秘之后，投其所好進(jìn)行捆綁銷售，為商家?guī)?lái)了大量的利潤(rùn)。
“啤酒與尿布”的故事彰顯了數(shù)據(jù)的價(jià)值。看似風(fēng)馬牛不相及的商品，通過(guò)海量的信息數(shù)據(jù)挖掘，它們之間的潛在關(guān)聯(lián)得以顯現(xiàn)。
從“數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)價(jià)值”之間的轉(zhuǎn)換，這便是“商業(yè)智能”（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）的核心。通常情況下，新的業(yè)務(wù)和商業(yè)模式便誕生于此。
海量數(shù)據(jù)
IT圈子里常常會(huì)有一些共識(shí)，比如：數(shù)據(jù)也是企業(yè)的重要資產(chǎn)。關(guān)于大數(shù)據(jù)的研究與預(yù)測(cè)，也早已成為行業(yè)里炙手可熱的課題。
IDC調(diào)查的研究報(bào)告表明，2012年，全球信息化資料量為2.8ZB。隨著全球PC與智能手機(jī)的普及、愈來(lái)愈多的數(shù)據(jù)正在被產(chǎn)生。到2020年，全球數(shù)據(jù)資料存儲(chǔ)量將達(dá)到40ZB。這一數(shù)據(jù)量約等于地球沙灘上所有沙粒總和的47倍，這意味著平均每人將擁有5247GB的數(shù)據(jù)量。如果把40ZB全存到藍(lán)光光碟中，光碟的重量將與424臺(tái)尼米茲（Nimitz） 級(jí)航母相當(dāng)。而數(shù)字信息的主要制造者也將從現(xiàn)有的成熟市場(chǎng)轉(zhuǎn)移至新興市場(chǎng)。
在存儲(chǔ)世界里，這或者相當(dāng)于世界末日；但從另一方面來(lái)看，龐大的數(shù)據(jù)就像是一座金礦，以“啤酒與尿布”為例，巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)蘊(yùn)含其中。而在信息技術(shù)發(fā)展迅速的當(dāng)下，其價(jià)值將越來(lái)越容易被挖掘。
事實(shí)上，圍繞著大數(shù)據(jù)而涌現(xiàn)的一大批新興商業(yè)智能，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和分析等，也正迅速席卷市場(chǎng)。由于數(shù)據(jù)挖掘等商業(yè)智能技術(shù)的應(yīng)用，讓不少企業(yè)從大量的歷史數(shù)據(jù)中剝繭抽絲，發(fā)現(xiàn)很多有價(jià)值的信息，大大改善了管理人員決策的科學(xué)性。
長(zhǎng)期以來(lái)，商業(yè)智能的應(yīng)用一直局限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但實(shí)際上，生活中更多的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這一類型的數(shù)據(jù)近年來(lái)增長(zhǎng)更為迅速。例如社交媒體中的各種交互活動(dòng)、購(gòu)物網(wǎng)站用戶點(diǎn)擊行為、圖片、電子郵件等。大數(shù)據(jù)就是要打破傳統(tǒng)商業(yè)智能領(lǐng)域的這一局限，甚至從某種程度上，它將更擅長(zhǎng)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
不難預(yù)料的是，隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的成熟，數(shù)據(jù)分析和處理將逐漸從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，越來(lái)越多的行業(yè)將從中受益。如何利用大數(shù)據(jù)，通過(guò)商業(yè)智能將其價(jià)值發(fā)揮到最大，已成為企業(yè)尋找商業(yè)價(jià)值的根基。
大數(shù)據(jù)挖掘拓展
在摩爾定律的作用下，IT設(shè)備的硬件成本一直在不斷降低，加上現(xiàn)代IT技術(shù)的發(fā)展，使得很多服務(wù)器連接到一起組建服務(wù)器群集變得非常容易。諸多因素的結(jié)合為大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)提供了平臺(tái)。
從微博等社交媒體中挖掘?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)，再將它們同實(shí)際銷售信息進(jìn)行整合，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供真正意義上的智能，幫助其了解市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)、理解客戶的消費(fèi)行為并為將來(lái)制定更加有針對(duì)性的策略，對(duì)于企業(yè)提升其服務(wù)質(zhì)量有著積極的作用。
相對(duì)于傳統(tǒng)媒體而言，在新媒體環(huán)境下，用戶不僅能夠隨時(shí)隨地接收豐富的多模態(tài)信息，同時(shí)，產(chǎn)生并分享豐富的多模態(tài)信息，這對(duì)數(shù)據(jù)挖掘提出了新的要求。在清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授楊士強(qiáng)看來(lái)，如今，信息量的激增、信息源的不可控和傳播模式的多樣化、復(fù)雜化等，令尋找可信的精準(zhǔn)的信息變得更具挑戰(zhàn)性。
作為信息平臺(tái)，需要注意如何將用戶需要的信息和個(gè)性需求相結(jié)合，精準(zhǔn)地傳遞用戶需要的信息。另一方面，要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)控和引導(dǎo)，構(gòu)建健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是一種海量、多模態(tài)、多尺度、多類型的技術(shù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、分類與聚類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等，在現(xiàn)有的技術(shù)上，需要尋找新的技術(shù)，來(lái)適應(yīng)新媒體環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘。
楊士強(qiáng)教授給出了信息→信息流→行為性信息流的新挖掘思路。在信息層面，通過(guò)內(nèi)容理解，進(jìn)行信息內(nèi)容的語(yǔ)義挖掘；在信息流層面，進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，進(jìn)行信息傳播的結(jié)構(gòu)挖掘及演化規(guī)律挖掘；在行為性信息流層面，通過(guò)行為建模，進(jìn)行用戶偏好挖掘。
一些大數(shù)據(jù)技術(shù)正在被那些迫切需要這些技術(shù)，且對(duì)新技術(shù)異常敏感的人們積極使用，大數(shù)據(jù)挖掘正向各行各業(yè)擴(kuò)展。幾年前，或許還僅僅只是Facebook、雅虎這樣的大型網(wǎng)絡(luò)公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。如今，銀行業(yè)、公共事業(yè)、智能社區(qū)等等，幾乎所有擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)都在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，這些技術(shù)在部分項(xiàng)目中也起到了關(guān)鍵作用，如創(chuàng)建由社交媒體驅(qū)動(dòng)的基于Web的服務(wù)。而在其他一些垂直行業(yè)、企業(yè)也已經(jīng)意識(shí)到，與之前相比，自己正處于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的一個(gè)絕佳機(jī)會(huì)當(dāng)口。它們?cè)诋a(chǎn)業(yè)鏈上的價(jià)值越來(lái)越依賴于信息。
BI→BA
商業(yè)智能的關(guān)鍵是從企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽�。╡xtraction）、轉(zhuǎn)換（transformation）和裝載（load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖。在此基礎(chǔ)上，利用一些工具對(duì)其進(jìn)行分析和處理，最后將結(jié)果呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。
自2003年商業(yè)智能技術(shù)興起開(kāi)始，處理并分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是BI面臨的難點(diǎn)。大數(shù)據(jù)意味著包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集，其規(guī)模及復(fù)雜程度，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時(shí)限來(lái)捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)的能力。
IDC在對(duì)2008-2012年的BI工具預(yù)測(cè)中，指出商業(yè)分析（BA）軟件應(yīng)包括的兩大部分：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)和績(jī)效管理工具及應(yīng)用。除開(kāi)商業(yè)智能外，它還包括了企業(yè)信息管理（EIM）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、企業(yè)治理、風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)（GRC）、企業(yè)績(jī)效管理（EPM）、分析應(yīng)用（AA）五大支柱。
當(dāng)報(bào)表、多維分析等傳統(tǒng)的BI技術(shù)已被大家熟知之后，它向更高級(jí)且易用的BA技術(shù)邁進(jìn)。在BA中，EIM的作用舉足輕重，在社交媒體等工具中產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，EIM可以對(duì)其進(jìn)行分析，并將其轉(zhuǎn)化為有意義的數(shù)據(jù)。
從企業(yè)內(nèi)部來(lái)說(shuō)，倘若公司高管和一線員工之間要獲得良好的溝通，需要借助商業(yè)分析（BA），與BI更多關(guān)注報(bào)表、分析、儀表盤(pán)不同，BA相當(dāng)于在ERP和BI之間架起了一座橋梁。
對(duì)各個(gè)機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，讓業(yè)務(wù)部門(mén)能夠訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)，以便將其應(yīng)用于整個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中也顯得極為重要。數(shù)據(jù)集成讓組織機(jī)構(gòu)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交易數(shù)據(jù)與全新的交互數(shù)據(jù)組合起來(lái)，從而獲得在其他情況下無(wú)法達(dá)成的洞察力和價(jià)值。比如，可以通過(guò)社交媒體了解客戶的喜惡，以此充實(shí)客戶資料來(lái)提高目標(biāo)行銷效率。
而商業(yè)分析也不再只被少數(shù)專家所使用。作為企業(yè)管理層，上班的第一件事也許是打開(kāi)營(yíng)運(yùn)績(jī)效儀表盤(pán)查看企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況，餐廳也會(huì)分析顧客的偏好來(lái)管理和優(yōu)化原料的供應(yīng)，超市則會(huì)根據(jù)商品銷售的關(guān)聯(lián)分析來(lái)進(jìn)行貨架的布置。 BA已經(jīng)融入人們的日常生活。
在此基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)以報(bào)表和多維分析為主的BI，向整合了統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等高級(jí)分析技術(shù)的BA發(fā)展，將逐漸成為主流。
機(jī)遇與挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能的融合將為企業(yè)帶來(lái)什么機(jī)遇？在信息技術(shù)和信息渠道不斷更新的當(dāng)下，應(yīng)運(yùn)而生的海量數(shù)據(jù)將社會(huì)帶入一個(gè)多元化的時(shí)代。毋庸置疑，這給企業(yè)信息化，乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了前所未有的契機(jī)，給予不同需求的廠商及合作伙伴更多的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)。
對(duì)于合作伙伴而言，傳統(tǒng)技術(shù)模式的創(chuàng)新更具推動(dòng)作用，創(chuàng)新的技術(shù)理念推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境的發(fā)展，并能極大地促進(jìn)于用戶的體驗(yàn)，達(dá)成與合作伙伴的共贏。在新興技術(shù)趨勢(shì)引導(dǎo)下的BI格局，將在渠道層面掀起一番新的渠道機(jī)會(huì)。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷完善，客戶需求推動(dòng)著其步入大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能融合的道路。
對(duì)于企業(yè)而言，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的不斷優(yōu)化升級(jí)，小至企業(yè)部門(mén)間的OA系統(tǒng)，大到企業(yè)中的ERP，乃至數(shù)據(jù)中心。種種信息系統(tǒng)的集合成為企業(yè)信息數(shù)據(jù)的新價(jià)值體系，企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的同時(shí)，從不斷的企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐中可以得出BI在逐漸被企業(yè)駕馭于系統(tǒng)集成之上，并逐漸開(kāi)始與企業(yè)中ERP、CRM、SCM等系統(tǒng)相集成，由此，使數(shù)據(jù)獲得深入分析。大數(shù)據(jù)將革新商業(yè)智能的布局，并形成企業(yè)商業(yè)信息上的價(jià)值機(jī)會(huì)，數(shù)據(jù)應(yīng)用隨著商業(yè)化的發(fā)展而迅速發(fā)展，商業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值逐漸占據(jù)企業(yè)信息層的主導(dǎo)位置。
對(duì)于廠商而言，在大數(shù)據(jù)格局中，其在市場(chǎng)中的獨(dú)到價(jià)值吸引著諸多企業(yè)級(jí)軟件廠商的目光，甚至有行業(yè)分析人士指出，業(yè)務(wù)價(jià)值成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，從數(shù)據(jù)中為客戶找到真正的業(yè)務(wù)價(jià)值的同時(shí)，也就掌握了大數(shù)據(jù)的話語(yǔ)權(quán)。
盡管大數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有著重要的意義，但是，企業(yè)在抓住機(jī)遇的同時(shí)，也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到相應(yīng)的挑戰(zhàn)。尤其大數(shù)據(jù)分析缺乏成熟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，其方式方法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與BI系統(tǒng)有著一定的區(qū)別。在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目之前，企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù)，還應(yīng)該知道在什么時(shí)候、什么地方使用。
在大數(shù)據(jù)與BI的融合應(yīng)用過(guò)程中，企業(yè)還將繼續(xù)使用傳統(tǒng)BI工具，這在大數(shù)據(jù)分析環(huán)境下可以作為有效補(bǔ)充。然后高級(jí)的分析用來(lái)應(yīng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。有些公司還會(huì)有科學(xué)家或類似職位，他們往往是高級(jí)或者資深的IT工程師，負(fù)責(zé)構(gòu)建復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型。
隨著移動(dòng)應(yīng)用技術(shù)的迅猛發(fā)展，BI在移動(dòng)技術(shù)應(yīng)用上的突破也隨即會(huì)步入正軌，未來(lái)對(duì)于移動(dòng)終端設(shè)備上的突破，將成為商業(yè)智能在技術(shù)應(yīng)用層面一道新的亮點(diǎn)。從某種意義上來(lái)看，移動(dòng)BI的興起將把企業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域帶到一個(gè)新的紀(jì)元。
有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著全球一體化進(jìn)程的加快，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力在技術(shù)和產(chǎn)品上會(huì)很快被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手同質(zhì)化，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)分析而獲得的企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力越趨凸顯。
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本文標(biāo)題：商業(yè)智能融合大數(shù)據(jù)
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