大数据时代商业智能BI面临的是技术业务双挑战!
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商业智能这一概念问世于1996年,随着大数据时代的到来,更新迭代,商业智能技术再一次被推上风口浪尖。未来的商业智能将朝着快速、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。
与此同时,在国内,随着投资热带来的一波2B产业潮, 各类自助型的BI产品层出不穷。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。关于商业智能和大数据的争议再被推上台面。
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
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。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。
大数据技术除了在传统行业上的应用之外,在如今移动互联的大背景下也有了一定规模的商业应用。如移动数据分析平台,提供移动端的数据分析和展示方案。采用html5和原生APP两种解析方式,具有良好的交互体验,多重安全防护,以及能够媲美PC端的功能:移动端数据录入,数据查询,数据联动与钻取,扫码输入,批注分享等等。同时能够支持与微信企业号以及钉钉的集成,满足多场景的移动数据分析需求。
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。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。
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。
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