数据掘金，BI挖掘数据背后的价值

    据调查，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

 　　这是一个信号：信息化时代已经迈入了大数据的新纪元。

 　　马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了；还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。托马斯·H·达文波特在《大数据：正在到来的数据革命》的序言中提到，所有的商业活动都可以从大数据的视角来审视：制造业里每个机器安装的微处理器；消费行业的交易触点和网络流量；甚至谷歌的无人驾驶汽车……

 　　在这个时代，企业的竞争很大程度上取决于数据的竞争。先走炮还是先走马？卒现在该不该过河？什么时候将军？——对那些具有远见卓识的管理者来说，是时候准备一份大数据攻略了。

 　　大数据，大视角

 　　大数据体现的是一种大视角下的全景洞察力，让企业成员制定更好的决策、采取更科学的措施并建立更有效的业务流程。

 　　当然，在实务中很多企业收集的信息或许达不到大数据的传统定义量，但这些涉及各业务环节、各方面、各维度、各部门的数据仍旧是海量的，足以支撑各个级别的决策者们多维而准确的掌握企业的经营状况，再通过数据之间的关系和趋势规律进行判断乃至预测，进而做出利于企业发展的决策。

 　　数据本身并没有意义，真正有价值的是隐藏在数据背后的东西，数据挖掘的过程就是企业掘金的过程。大数据时代由TB向PB单位进发的巨量数据，不仅手工处理不了，甚至很多主流软件工具也无法在合理时间内撷取、管理、处理、并将它们整理成为帮助企业经营决策的信息。在这个时代，独特的数据分析和处理系统已经不可或缺。

 　　《大数据：正在到来的数据革命》中举例，通用电气将投资15亿美元在旧金山湾区建立一个全球软件和分析中心，拟雇用至少400名数据科学家。通用电气在全球拥有超过1万名工程师从事软件开发和数据分析工作，来挖掘数据背后的价值。

 　　而在中国，商务智能即BI的流行，为管理者们提供了一位足智多谋的分析师。这方面电商企业可能深有感触，他们几乎是跑在数据流上的企业，管理层的很多判断决策都源于这些时刻跳动的数字，以至于某些管理者几乎每隔几分钟就会通过各种平台的BI应用——有时是电脑，有时是手机——去看数据分析。

 　　商务智能，就是这样的“大数据攻略”。

 　　信息化时代的大数据攻略

 　　BI如何卓有成效的处理大数据？

 　　对于BI厂商和服务商而言，这取决于公司如何看待大数据，同时也包括自身产品功能、专业能力是否能够不断地达到并超越用户的需求。

 　　BI对数据的分析处理主要包括：建立数据仓库对数据进行预处理，以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，提取、合并有效数据形成全局视野。然后进行“智能运算”——联机分析处理，通过建模等形式进行多维分析数据；数据挖掘，在数据中寻找“规律”，将其转化为信息和知识。最后，把这些知识系统而直观的展示给管理者。相对应的产品层面，BI软件的功能包括交互式信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知和报警、企业和财务报表编制、记分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成的系统管理等。

 　　但是，BI软件的功能只是一个前提。如何让这些功能按照企业需求发挥作用、解决问题，最有效的将信息和知识呈现给管理者，则是服务商在实施BI项目时就应该考虑到，并且教授给企业的重要内容。BI作为一种工具要靠人来创造价值——巧手可以把美丽的布匹裁剪成漂亮的衣服，甚至可以化腐朽为神奇。选择合适的实施商，就等于把布料交对了裁缝，量体裁衣之后，才会有真正合身适用的衣服。