大數(shù)據(jù)時(shí)代下如何打造個(gè)性化的商務(wù)智能實(shí)踐

董燕 高健飛

摘 要：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，全球每時(shí)每刻都在產(chǎn)生著巨大的數(shù)據(jù)量。應(yīng)用這些海量的（大）數(shù)據(jù)，也預(yù)示著新的網(wǎng)絡(luò)傳播與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等模式將逐步走近人們當(dāng)前的工作狀態(tài)與生活模式。該文主要通過對(duì)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景以及商務(wù)智能發(fā)展階段分別進(jìn)行相關(guān)分析闡述，探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代下，如何挖掘信息的真正潛力和價(jià)值，實(shí)現(xiàn)商務(wù)智能實(shí)踐的個(gè)性化。希望通過該文的研究，能夠讓人們對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商務(wù)智能有更多的了解與認(rèn)識(shí)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代 商務(wù)智能 信息 價(jià)值

中圖分類號(hào)：G250.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）09（c）-0018-02

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，生活中的數(shù)據(jù)量變?cè)絹碓酱?，?shù)據(jù)處理工具的智能化水平也變得越來越高，處理速度越來越快，價(jià)格也越來越實(shí)惠。利用對(duì)數(shù)據(jù)量的分析來做決策不僅僅是一種趨勢(shì)，而且是許多商務(wù)公司、政府部門必不可少的一項(xiàng)工作內(nèi)容。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的下，靈活運(yùn)用各類數(shù)據(jù)分析的手段來進(jìn)行決策已經(jīng)成為各個(gè)企業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域的一項(xiàng)必修課。

何謂大數(shù)據(jù)呢？簡(jiǎn)單的說，大數(shù)據(jù)就是涉及到各個(gè)領(lǐng)域所涵蓋的各個(gè)方面的海量數(shù)據(jù)集成體，大數(shù)據(jù)其實(shí)在某種層面上也可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)的收集方法，就像大家每天的生活其實(shí)已經(jīng)被數(shù)據(jù)化并收集起來，早晨出門電梯里的攝像頭記錄著人們的出行時(shí)間，開車上班時(shí)，道路兩旁的攝像頭又記錄著人們的車速和所在位置，工作期間，網(wǎng)頁(yè)和通話記錄記錄著大家的瀏覽記錄和通話時(shí)長(zhǎng)以及聯(lián)絡(luò)對(duì)象，下班回家，購(gòu)物記錄甚至都可以記錄著人們的職業(yè)身份和性格特征。目前，隨著人們對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大家已經(jīng)開始注意到了大數(shù)據(jù)這個(gè)概念。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的相關(guān)闡述

1.1 大數(shù)據(jù)概述

關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念，其實(shí)早在1998年的時(shí)候就有學(xué)者提出來了，但是發(fā)展到今天才得到了一定程度的發(fā)展，其主要原因都是與當(dāng)下的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展密不可分。不過說起大數(shù)據(jù)，很多人也都是只聞其聲，不見其形，具體是大數(shù)據(jù)是什么，目前還沒有標(biāo)準(zhǔn)化的定義，根據(jù)美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）發(fā)布的研究報(bào)告、業(yè)界權(quán)威高德納咨詢公司（Gartner）以及百度百科詞條的定義可以將“大數(shù)據(jù)”概括為是涉及到各個(gè)行業(yè)、各種媒體服務(wù)、各個(gè)方面的海量數(shù)據(jù)集成體，是指無法在合理的時(shí)間內(nèi)利用主流軟件工具處理的數(shù)據(jù)集合。

1.2 大數(shù)據(jù)的基本特征

由維克托.邁爾-舍恩伯格以及肯尼斯.庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出了大數(shù)據(jù)的四個(gè)基本特征，這就是數(shù)量大、價(jià)值大、速度快、多樣性。大數(shù)據(jù)的處理模式和曾經(jīng)的數(shù)據(jù)處理模式有所不同，隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)不斷的被認(rèn)可與應(yīng)用，目前，它已經(jīng)被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革。

首先，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量比較大，大概有多大，1 PB等于1 024 TB，1 TB等于1 024 G，大數(shù)據(jù)的數(shù)量則大到PB級(jí)別，甚至是ZB級(jí)別。當(dāng)然，具體如何計(jì)算，可以使用相關(guān)的資料數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢，這里想表述的是，大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的單個(gè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)量比較起來，已經(jīng)是傳統(tǒng)單個(gè)網(wǎng)站的上百倍還要多，而當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到了PB級(jí)別的時(shí)候，就可以稱之為“大數(shù)據(jù)”。

其次，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量?jī)r(jià)值大。這特征是在數(shù)據(jù)量大的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步的演變，比如說，通過對(duì)淘寶者們所產(chǎn)生的上網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，那么這部分?jǐn)?shù)據(jù)就有了商業(yè)價(jià)值，商家可以通過分析這些數(shù)據(jù)來知道某些人的愛好，進(jìn)而指導(dǎo)營(yíng)銷策略，發(fā)展方向等等。如果有了病人患某種疾病的大數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來分析預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生，這些都是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

再次，大數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)如果是單一的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)就沒有了價(jià)值。比如，全國(guó)范圍內(nèi)每個(gè)地區(qū)，每個(gè)時(shí)間段網(wǎng)民的年齡、學(xué)歷、職業(yè)身份、愛好等等都會(huì)產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)。只有讓數(shù)據(jù)擴(kuò)展到更大范圍，才能產(chǎn)生更大的價(jià)值。

第四，大數(shù)據(jù)的速度快，這一方面主要是指對(duì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的邏輯處理速度非常快，1秒定律，就是指可以從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息，這是區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的又一特征。

總之，具備了以上幾個(gè)方面，才能稱之為“大數(shù)據(jù)”，那大數(shù)據(jù)在商務(wù)智中又起到了哪些作用呢？

2 商務(wù)智能發(fā)展的前世今生

追奔溯源，學(xué)界目前已公認(rèn)，赫伯特.西蒙對(duì)決策支持系統(tǒng)的研究，是現(xiàn)代商務(wù)智能概念的最早源頭和起點(diǎn)。發(fā)展到了20世紀(jì)70年代，麻省理工學(xué)院的研究人員指出，決策支持系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)信息系統(tǒng)完全不同，必須將其分開，這也就意味著要為決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，但是，受當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力的限制，這項(xiàng)研究在確立了這一觀點(diǎn)后便停滯不前。1988年，BIM公司的兩名研究員（Barry Devlin和Paul Murphy）創(chuàng)造性的提出了一個(gè)新的術(shù)語(yǔ)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。如蠶之蛹，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商務(wù)智能的依托和基礎(chǔ)，是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的核心物理構(gòu)架。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的這一構(gòu)架出現(xiàn)后，商務(wù)智能的下一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈出現(xiàn)了，這就是：聯(lián)機(jī)分析，這時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)便開始散發(fā)其真正的魅力。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，可以說，它們?yōu)樯虅?wù)智能提供框架基礎(chǔ)，但是真正給商務(wù)智能賦予“智能”生命的其實(shí)是這兩個(gè)鏈條之后的下一產(chǎn)業(yè)鏈：數(shù)據(jù)挖掘。尿布和啤酒，這二者聽起來風(fēng)馬牛不相及，但這正是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的結(jié)果，反映的正是搜集到數(shù)據(jù)的一個(gè)規(guī)律。經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)的跟蹤調(diào)查，一些年輕的爸爸經(jīng)常要去超市為家里的嬰兒買尿布，這其中有30%-40%的新爸爸會(huì)選擇順便買點(diǎn)啤酒，隨后沃爾瑪就對(duì)啤酒喝尿布進(jìn)行了捆綁銷售，結(jié)果不出意料，銷售量大大增加。如果沒有數(shù)據(jù)挖掘，這種微妙的關(guān)系就很難被發(fā)現(xiàn)，它的發(fā)展和成熟，最終推動(dòng)了商務(wù)智能在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用。

隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，業(yè)界曾一度認(rèn)為，商務(wù)智能的發(fā)展已經(jīng)到了功德圓滿的程度，很好完成了其自身的使命，因此，早期的商務(wù)智能的產(chǎn)業(yè)鏈條僅此有這三塊而已。

但是技術(shù)的發(fā)展是永無止境的，進(jìn)入21世紀(jì)后，在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，商務(wù)智能的產(chǎn)業(yè)鏈條再一次向前邁進(jìn)一大步，即：數(shù)據(jù)可視化。它是指通過將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖形呈現(xiàn)給最普通的用戶群，使得商務(wù)智能不再是高級(jí)分析人員的專利，而是更加貼近大眾生活，通俗易懂，成為人人都可以使用的工具和手段。

總之，商務(wù)智能的這個(gè)四個(gè)發(fā)展鏈條，每一塊都很復(fù)雜，彼此間也有著很強(qiáng)的獨(dú)立性。不過一個(gè)好的商務(wù)智能產(chǎn)品，并不需要面面俱到，目前，也有不少公司專注在一個(gè)鏈條上不斷的完善發(fā)展。

3 打造商務(wù)智能個(gè)性化實(shí)踐，挖掘信息真正的潛力和價(jià)值

商務(wù)智能的發(fā)展歷程是一個(gè)漸進(jìn)的、復(fù)雜的演進(jìn)過程，到目前為止，它的內(nèi)涵和外延還都處于動(dòng)態(tài)的發(fā)展當(dāng)中。它所包含的產(chǎn)業(yè)鏈條，還有不斷擴(kuò)大發(fā)展的趨勢(shì)。特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的潛力非常巨大，可以預(yù)見，這一技術(shù)將對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，大數(shù)據(jù)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，將會(huì)是知識(shí)生產(chǎn)率的競(jìng)爭(zhēng)，而以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)為目標(biāo)的商務(wù)智能，必定是這個(gè)時(shí)代最受關(guān)注的競(jìng)爭(zhēng)利器。在這樣的時(shí)代下，企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)打造商務(wù)智能的個(gè)性化實(shí)踐呢？第一，必須保證數(shù)據(jù)的來源真實(shí)、快捷、規(guī)范。在調(diào)研初級(jí)階段，必須根據(jù)要求確定好數(shù)據(jù)范圍，再以此為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等，利用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)接口對(duì)財(cái)物、采購(gòu)和費(fèi)用、供應(yīng)鏈、人力資源、銷售、市場(chǎng)等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化管理，確保各個(gè)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)真實(shí)有效。

第二，根據(jù)自身實(shí)際來確定數(shù)據(jù)的處理與分析方法。目前，很多企業(yè)的管理者都采用的是多維度業(yè)態(tài)模式，單一的維度已經(jīng)不合時(shí)宜，必須建立多維視角。在進(jìn)行分析時(shí)，可以采取將一個(gè)完整的項(xiàng)目劃分為幾個(gè)大專題，對(duì)每一個(gè)專題再設(shè)立不同的指標(biāo)和實(shí)施動(dòng)態(tài)的專題化分析，使管理者可以獲得最新、完整、多角度的決策數(shù)據(jù)支持。

第三，最后提供管理者的決策參考必須是簡(jiǎn)明易懂，一目了然的直觀性視圖，將其通過數(shù)據(jù)的可視化來表達(dá)、展示和傳遞。例如，可以通過條理清晰的財(cái)物價(jià)值系統(tǒng)架構(gòu)圖來體現(xiàn)不同的管理主題等，令管理者可以迅速找到所需要的有效信息。

簡(jiǎn)而言之，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，要充分的擁有和應(yīng)用大數(shù)據(jù)，借助商務(wù)智能這一利器，不斷的挖掘信息與數(shù)據(jù)的潛在能量和價(jià)值，為企業(yè)的管理帶來新的生機(jī)與活力。

參考文獻(xiàn)

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