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很長(zhǎng)一段時(shí)間,BI和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)幾乎都是如影隨形、難舍難分。企業(yè)如果想要實(shí)行“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策-決策推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展”的機(jī)制,就必須先有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)充當(dāng)中央存儲(chǔ)庫(kù),供BI查詢和調(diào)取,然后再在BI上進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與可視化。
但數(shù)據(jù)分析和商業(yè)決策發(fā)展至今,企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策,是否還是無(wú)法繞過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中重新定義BI和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),我們又能不能找到合適的替代方案?
今天,我們就這個(gè)命題展開(kāi)討論,希望能給大家提供一些思路。
數(shù)倉(cāng): BI背后的引擎(或管道)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù): 從字面意義上即數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù),是為了把操作型數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一的環(huán)境中,以提供決策型數(shù)據(jù)訪問(wèn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)注的是解決數(shù)據(jù)一致性,可信性,集合性.......這些問(wèn)題,把越來(lái)越復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成對(duì)于業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)分析來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)形式;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的終極目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)應(yīng)用人員(無(wú)論是CEO還是普通分析師)思考怎么使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的這些數(shù)據(jù),創(chuàng)造更多的信息與價(jià)值;而不是發(fā)愁數(shù)據(jù)在哪里,數(shù)據(jù)對(duì)不對(duì)。
BI(商業(yè)智能): BI是分析數(shù)據(jù)并獲取洞察力、從而幫助企業(yè)做出決策的一系列方法、技術(shù)和軟件。相比數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),BI中還包含了數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化,多維分析,標(biāo)簽分類等方面。拿多維分析舉個(gè)例子,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中只是提供了維度化的數(shù)據(jù),但是基于某些工具,比如Ebay的kylen或者IBM的Cognos等,可以支持用戶在一定范圍內(nèi)任意組合維度與指標(biāo),那這就上升到了決策支持的層面而不是“高級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)”層面了,也就是使用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù),但不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能。
BI與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)性(圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò))
傳統(tǒng)BI項(xiàng)目的構(gòu)建路徑?jīng)Q定了其必須依賴數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)才能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 比如MicroStrategy,SAP BW,微軟 Analysis Server, IBM的Cognos,Oracle的OBIEE,這些傳統(tǒng)BI工具不具備使數(shù)據(jù)集成標(biāo)準(zhǔn)化的能力,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存在就是幫助他們建立數(shù)據(jù)治理結(jié)構(gòu),解決數(shù)據(jù)冗余、不一致、錯(cuò)誤、無(wú)法輕松訪問(wèn)等問(wèn)題。
另一方面,BI對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的這種依賴其實(shí)存在著極大的缺陷。 一般來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常需要花費(fèi)高經(jīng)濟(jì)成本、時(shí)間成本從規(guī)劃到落地,但創(chuàng)造的價(jià)值大多數(shù)情況比較有限,ROI較低。搭建成功后,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也僅支持極少數(shù)特定類型的分析,如果企業(yè)業(yè)務(wù)出現(xiàn)調(diào)整或者需要處理新類型的數(shù)據(jù),屆時(shí)又將重新面臨重大的開(kāi)發(fā)工作。
從現(xiàn)代商業(yè)決策視角,重新審視BI與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系
在如今轉(zhuǎn)向服務(wù)導(dǎo)向架構(gòu)(SOA)(*由Gartner提出,以“服務(wù)”為基本元素來(lái)組建企業(yè)IT架構(gòu)的方式。SOA要解決的主要問(wèn)題是:快速構(gòu)建與應(yīng)用集成,現(xiàn)已成為解決企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展需求與企業(yè)IT支持能力之間矛盾的最佳方案。)的技術(shù)大背景中,耗費(fèi)巨大心力進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)集成操作是否還有必要?構(gòu)建數(shù)倉(cāng)的收益是否能大于你將付出的成本?
再加上企業(yè)數(shù)據(jù)體量不斷提升,業(yè)務(wù)發(fā)展越來(lái)越迅速,對(duì)快速印證分析決策也提出了更高要求,更多的企業(yè)希望能夠降低技術(shù)設(shè)施成本,做到近乎實(shí)時(shí)地訪問(wèn)操作源數(shù)據(jù),在極短的時(shí)間內(nèi)響應(yīng)用戶請(qǐng)求。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和BI的體系結(jié)構(gòu)(圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò))
于是我們看到了越來(lái)越多沒(méi)有數(shù)倉(cāng)的BI項(xiàng)目。一方面,敏捷BI的興起,允許用戶快速接入各類數(shù)據(jù)源,無(wú)需借助數(shù)倉(cāng)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入-處理-分析的流程。而另一方面,以觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)為代表的新一代AI+BI智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái),則在快速接入、敏捷分析的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了更進(jìn)一步的應(yīng)用:
觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái):
1. 自帶輕量的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)流處理模塊,提供從數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析,到數(shù)據(jù)可視化、預(yù)警分發(fā)的一站式數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力;
2. 即便不抽取數(shù)據(jù),也可實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源的聯(lián)邦動(dòng)態(tài)分析(聯(lián)動(dòng)、鉆取、動(dòng)態(tài)參數(shù)等交互分析功能)。
在這個(gè)角度上來(lái)看,一定程度上可以在沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的前提下實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)分析,但是,這僅限于數(shù)據(jù)量有限的中小型企業(yè),不意味著我們推薦直接拿數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)當(dāng)做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)用。
因?yàn)殡S著企業(yè)用戶數(shù)據(jù)量、分析復(fù)雜度的不斷提升,數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上輕量式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)流處理模塊是難以承受巨大的計(jì)算壓力的,從企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度上考量,還是需要有計(jì)劃地建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)平臺(tái)。
企業(yè)構(gòu)建分析決策架構(gòu)的敏捷策略
企業(yè)分析決策架構(gòu)的未來(lái)前景,取決于業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素以及技術(shù)的發(fā)展方向。如今企業(yè)數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),對(duì)實(shí)時(shí)分析的需求比以往任何時(shí)候都要強(qiáng)烈,鑒于此,如何兼顧快速落地與高可擴(kuò)展性,有機(jī)結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)構(gòu)建企業(yè)分析決策架構(gòu),仍是擺在眾多企業(yè)面前的一個(gè)巨大難題。
對(duì)此,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)推薦的最佳實(shí)踐是:
1. 在數(shù)倉(cāng)尚未搭建或分析思路尚未成型時(shí),直接在BI平臺(tái)內(nèi)快速構(gòu)建分析應(yīng)用,快速反饋、快速迭代,實(shí)現(xiàn)quick win。
2. 在分析結(jié)果得到業(yè)務(wù)的印證后,再將數(shù)據(jù)沉淀和復(fù)雜分析邏輯逐步固化到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)平臺(tái)里面實(shí)施,此時(shí)BI平臺(tái)僅擔(dān)負(fù)輕量的數(shù)據(jù)分析與可視化壓力。
我們認(rèn)為,數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是為業(yè)務(wù)發(fā)展、商業(yè)決策而服務(wù),而不是創(chuàng)建一堆無(wú)用的可視化圖表。通過(guò)以上提到的這種敏捷開(kāi)發(fā),快速印證,不斷沉淀的過(guò)程,將能夠更大程度上確保企業(yè)分析決策架構(gòu)的方向正確,獲得業(yè)務(wù)端的認(rèn)同,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展,從而產(chǎn)生真正的商業(yè)價(jià)值。
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日前,北京佳格天地科技有限公司與農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大數(shù)據(jù)發(fā)展中心簽訂聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室協(xié)議。雙方將充分利用遙感、AI等技術(shù),以及人才隊(duì)伍、技術(shù)產(chǎn)品等優(yōu)質(zhì)資源,開(kāi)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域相關(guān)基礎(chǔ)模型、作物農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品及農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)等方面的合作研究。
日前,2022世界數(shù)字農(nóng)業(yè)大會(huì)舉行。大會(huì)以“種鑄強(qiáng)芯,數(shù)領(lǐng)未來(lái)”為主題,開(kāi)設(shè)多場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)云端專題論壇,北京佳格天地科技有限公司受邀出席”農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇“,同與會(huì)嘉賓分享了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用。
毫無(wú)疑問(wèn),隨著以Kubernetes為代表的云原生技術(shù)得到廣泛應(yīng)用和普及,云原生數(shù)據(jù)量和重要性不斷提高,使得企業(yè)對(duì)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的需求日漸增長(zhǎng)。
近期,由中國(guó)工業(yè)設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)、中國(guó)技術(shù)交易所雙重指導(dǎo),UXPA中國(guó)主辦的2022年第六屆GXA好體驗(yàn)獎(jiǎng)評(píng)選結(jié)果揭曉,元年科技憑借元年數(shù)據(jù)智能管理平臺(tái)榮獲“最佳企業(yè)賦能獎(jiǎng)”,該獎(jiǎng)項(xiàng)旨在挖掘當(dāng)代杰出用戶體驗(yàn)作品,表彰利用創(chuàng)新思維、堅(jiān)持以用戶體驗(yàn)為中心的企業(yè),填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)專業(yè)級(jí)別用戶體驗(yàn)社會(huì)化獎(jiǎng)項(xiàng)的空白。
8月19日,第二屆中國(guó)移動(dòng)“梧桐杯”大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽暨大數(shù)據(jù)創(chuàng)客馬拉松大賽浙江賽區(qū)數(shù)智鄉(xiāng)村賽道復(fù)賽在杭州圓滿落幕。中國(guó)移動(dòng)浙江公司副總經(jīng)理王頂在會(huì)上致辭,來(lái)自浙江省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳、文化和旅游廳、中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司相關(guān)負(fù)責(zé)人出席了會(huì)議。
把脈中國(guó)數(shù)據(jù)智能化
2023年,幾乎可以被定義為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司的“大模型元年”。ChatGPT的全球爆紅,徹底點(diǎn)燃國(guó)內(nèi)的大模型賽道,曾經(jīng)的“創(chuàng)業(yè)英雄”、如今的商業(yè)領(lǐng)袖們親自下場(chǎng),接連發(fā)布生成式人工智能產(chǎn)品與大模型布局。大模型火了,沉寂許久的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)又有了新的“戰(zhàn)事”。同時(shí),大模型的快速發(fā)展也改變了云市場(chǎng)的現(xiàn)狀,企業(yè)對(duì)
近日,數(shù)字化市場(chǎng)研究咨詢機(jī)構(gòu)愛(ài)分析發(fā)布了《2022愛(ài)分析·數(shù)據(jù)智能廠商全景報(bào)告》,愛(ài)分析從技術(shù)研發(fā)能力、服務(wù)客戶數(shù)量、收入規(guī)模等維度對(duì)廠商進(jìn)行了全面專業(yè)的評(píng)估
2022年11月18日,首個(gè)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新賽事——2022第一屆中國(guó)大數(shù)據(jù)大賽圓滿落幕。工業(yè)和信息化部信息技術(shù)發(fā)展司數(shù)字經(jīng)濟(jì)推進(jìn)處處長(zhǎng)張建倫,中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院副院長(zhǎng)孫文龍出席頒獎(jiǎng)典禮并致辭
2022年11月17日,在廈門(mén)市工業(yè)和信息化局的指導(dǎo)下,以“數(shù)據(jù)確權(quán)”為主題的2022數(shù)據(jù)資產(chǎn)(廈門(mén))論壇在廈門(mén)成功舉辦。本次論壇以“數(shù)據(jù)確權(quán)”為主題,由廈門(mén)市互聯(lián)網(wǎng)域名應(yīng)用服務(wù)產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)和構(gòu)信網(wǎng)(公信.中國(guó))聯(lián)合主辦
近日,國(guó)內(nèi)知名數(shù)字化市場(chǎng)研究咨詢機(jī)構(gòu)愛(ài)分析正式發(fā)布《2022愛(ài)分析·信創(chuàng)廠商全景報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”)。報(bào)告綜合考慮企業(yè)關(guān)注度、行業(yè)落地進(jìn)展等因素,遴選出在信創(chuàng)市場(chǎng)中具備成熟解決方案和落地能力的廠商。
10月31日下午,由數(shù)博會(huì)執(zhí)委會(huì)主辦、數(shù)據(jù)觀(北京)傳媒科技有限公司承辦、貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所協(xié)辦的第四期數(shù)博思享會(huì)“實(shí)踐先行觀公共數(shù)據(jù)價(jià)值與應(yīng)用”活動(dòng)成功舉辦。
近日,由中國(guó)國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)博覽會(huì)組委會(huì)主辦,中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院、河北省工業(yè)和信息化廳承辦的“第一屆中國(guó)大數(shù)據(jù)大賽”(簡(jiǎn)稱大數(shù)據(jù)大賽)正式啟動(dòng)。
廣州光點(diǎn)信息科技有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品GI大數(shù)據(jù)中臺(tái)V2.0產(chǎn)品是國(guó)內(nèi)率先推出符合新創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)的中臺(tái)產(chǎn)品,基于“大數(shù)據(jù)+AI”等技術(shù)全新打造,集數(shù)據(jù)采集、融合、治理、服務(wù)、管理為一體的旗艦平臺(tái)。
廣州光點(diǎn)信息科技有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品GI大數(shù)據(jù)中臺(tái)V2.0產(chǎn)品是國(guó)內(nèi)率先推出符合新創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)的中臺(tái)產(chǎn)品,基于“大數(shù)據(jù)+AI”等技術(shù)全新打造,集數(shù)據(jù)采集、融合、治理、服務(wù)、管理為一體的旗艦平臺(tái)