讓數(shù)據(jù)留在原地

C=CBNweekly Q=Julian Quinn

根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查公司Garter的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)潛在的市場(chǎng)價(jià)值已達(dá)到2030億美元。幾乎所有公司都擁有數(shù)據(jù)，但不是所有數(shù)據(jù)都能發(fā)揮它的價(jià)值，為公司帶來業(yè)績?cè)鲩L。如何收集整理并分析數(shù)據(jù)成為當(dāng)下的公司們必須要解決的課題。

C：不同行業(yè)的公司在利用數(shù)據(jù)可視化工具時(shí)有什么共同特點(diǎn)？

Q：無論高科技、零售或者餐飲行業(yè)，面對(duì)的最重要的問題都是數(shù)據(jù)的復(fù)雜性越來越強(qiáng)，數(shù)據(jù)量也越來越大。面對(duì)不同形式、大量增長的數(shù)據(jù)，如何看到這些數(shù)據(jù)的價(jià)值是關(guān)鍵。公司通過商業(yè)報(bào)表可以看到自己最大的客戶，卻不一定知道為什么這個(gè)客戶是最大的、它在整個(gè)市場(chǎng)上是不是最大的、與其他競(jìng)爭對(duì)手相比是不是跟自己的交易最多等問題。在一些很簡單的報(bào)表中通?？梢钥吹酱笾碌臉I(yè)務(wù)情況，但是很多相關(guān)信息卻看不到，無法了解自己的差距在哪里。數(shù)據(jù)可視化分析可以把這些不同的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，讓公司看到一些過去看不到的信息。

C：Qlik在人工智能的基礎(chǔ)上提出了增強(qiáng)智能（Augmented Intelligence）的概念，如何理解它？

Q：電影《星際迷航》非常適合解釋增強(qiáng)智能概念。斯波克是純粹理性的代表，而柯克船長經(jīng)驗(yàn)豐富、擁有準(zhǔn)確的直覺以及判斷力。純粹理性和人類經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合確保了任務(wù)的成功，這就是我們所說的增強(qiáng)智能，而不僅是人工智能。人工智能會(huì)為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作帶來很多便利，加強(qiáng)工作流程的自動(dòng)化等。比如將其應(yīng)用在統(tǒng)計(jì)學(xué)，可以比較快地找出一些規(guī)律或者圖像。同時(shí)人的經(jīng)驗(yàn)必不可少，人的想法加上這些自動(dòng)化的能力，數(shù)據(jù)分析會(huì)更強(qiáng)大，帶來更多價(jià)值。因?yàn)槊恳粋€(gè)人都有獨(dú)特的經(jīng)驗(yàn)、看法和分析能力，人和技術(shù)兩方面互相配合，會(huì)帶來更加快捷的數(shù)據(jù)分析。

C：目前大數(shù)據(jù)分析中挑戰(zhàn)最大的是哪一個(gè)環(huán)節(jié)？

Q：信息可信的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)管理的可控，如果數(shù)據(jù)管理得不好，出來的結(jié)果會(huì)有很大差異，不一定帶來好的結(jié)果。另外的挑戰(zhàn)在于云。大家都認(rèn)為應(yīng)該把數(shù)據(jù)放在云上面，云可以解決很多問題。但公司的需求不一定是線性的。云可以帶來一定的便利、降低成本，但有些行業(yè)比如金融業(yè)或者制造業(yè)，客戶的很多數(shù)據(jù)是機(jī)密，不能放在公有云上而只能放在自己的私有云上，它們要保護(hù)數(shù)據(jù)，就沒辦法看到全面的數(shù)據(jù)了。因此Qlik提供混合云，把不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在它原本在的地方，在確保安全性的同時(shí)做全面的分析。這樣無論你的數(shù)據(jù)在公有云、私有云，還是企業(yè)內(nèi)部，我們都可以將其關(guān)聯(lián)起來，幫助企業(yè)客戶做他們需要的分析。

C：你認(rèn)為未來五年數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展趨勢(shì)有哪些？數(shù)據(jù)將如何影響企業(yè)？

Q：第一個(gè)趨勢(shì)是云，第二個(gè)是人工智能。人工智能會(huì)改善一些分析場(chǎng)景，但這是輔助性的。第三個(gè)是物聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在有很多智能終端，又稱智能工業(yè)化，未來可以利用這些智能終端采集很多不同來源的數(shù)據(jù)，做有效的、場(chǎng)景性的分析。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)量越來越大、增長越來越快、種類越來越多。過去的管理方式是將用戶的數(shù)據(jù)集中在一起，無論這些數(shù)據(jù)來自企業(yè)內(nèi)部還是外部，但現(xiàn)在已經(jīng)不大可能實(shí)現(xiàn)了。內(nèi)部數(shù)據(jù)可能增長得不太多，但是外部數(shù)據(jù)越來越多，越來越復(fù)雜，不可能每一次都把所有數(shù)據(jù)放到一起做分析，這是需要解決的最重要問題。未來，客戶不需要投入大量的資源把分散在各處的數(shù)據(jù)集中起來，而是在確保安全性的前提下，直接對(duì)分布在不同地方的數(shù)據(jù)做分析，這是一個(gè)非常重要的改變。數(shù)據(jù)分析不只是看報(bào)表、做Excel，還要讓公司對(duì)數(shù)據(jù)更敏感，找到數(shù)據(jù)分析的方法，充分利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，我們稱之為數(shù)據(jù)素養(yǎng)（data？literacy），即公司的員工不僅會(huì)看靜態(tài)的被動(dòng)的數(shù)據(jù)，還能夠參與到數(shù)據(jù)分析的過程中。未來，這是非常重要的數(shù)據(jù)文化。（采訪：鄭晶敏）