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关键词：数据分析、报表系统、数据平台、集算器 当'智能’和'大数据’的压路机压过来的时候，要么你成为压路机的一部分，要么你就成为路的一部分。 数据让企业从连接走向智能 移动互联网时代创造了面向连接的商业繁荣和革命，它促使企业诞生了很多很有意思的应用，包括各类共享应用、O2O等等。每一个成功的应用都会带来越来越多的数据沉淀，而围绕着这些数据的深度应用让各类App 变得越来越智能。 没有人可以计算出这件事情的市场空间有多大，这个智能不是某几个厂商的游戏，而是未来所有的 App运营者的游戏。 大数据和云计算是一次 IT 技术的革命，可能还是一次颠覆。这种颠覆会不会颠覆我们人类本身都已经成了现时的一个话题。 它们的深度发展已经开始在IT市场上显现其发酵的结果，这个结果就是“在过去把IT的交付方式有硬件转为软件的基础上，它再次把“由软件变成了服务”，这是一个伟大到令人惊讶的变革。 这种变革的结果造成了当今的软件企业出现了两种并存的商业模式：
随便在度娘上查询，几乎有点头脑的企业，都在谈“智能”和“大数据”，但是事实上，大多数公司是只有一份印刷精美的企业目录，实际是忽悠。更遗憾的是还有不少企业认为“智能”和“大数据”跟自己没毛关系。 可以毫不夸张的说：“当'智能’和'大数据’的压路机压过来的时候，要么你成为压路机的一部分，要么你就成为路的一部分。”未来十年，智能和大数据毫无悬念的是非常非常重要的一件事情。你是准备成为路还是压路机，就在现在必须作出抉择！ 未来的企业一定是数字化的。为什么？当企业把它的业务从线下搬到了线上，它和客户的连接已经开始了数字化的旅程，所有的沟通过程都会被记录，它使得企业对用户的了解是前所未有地细致和全面。或许，某一天，一个客户来到你的公司，你会说：“根据你在淘宝、京东和其他场所的消费习惯和信用，本企业对您的欢迎指数是27.3%”。想想看，这是多么可怕的事情。 未来的竞争一定是面向数据的竞争，数据累计得越多，你对用户越了解，你的业务就越来越具有独特性，别人难以COPY。 需要澄清的数据误区 关于数据，很多文科出生的各种V们其实给出了很多让人误解的信息， 在进入实际的技术范畴之前，笔者不得不花一点笔墨来纠正和普及一下几个概念。尤其是对于“大数据”，需要澄清的是：数据大不等于大数据、大数据不是在找出因果关系。 首先是：数据≠信息≠表现形式≠知识。可以形象的用下图来说明： 其次是：把数据分析≠大数据分析。下图的新闻经常可以看到，都是被标以大数据的标题党！ 像类似的案例很多，将简单的统计分析，特别只是应用了描述统计的简单思路，来误导大数据的应用，这是绝对错误的！ 再次就是：大数据下的“数据孤岛”。常听到很多的企业说：“我们服务了多少多少企业和客户，从业多少多少年了，积累了大量的大数据资源，我们以一个大数据公司”，实际上，他们的好多类型的海量数据资源，是在框架性协议的支撑下获得的，甚至根本就没有获得客户的许可下获得的，这些数据是不可以发布，甚至是不可以使用的，其数据资源很难得到共享。 客户的企业对自己的数据是可以合法使用的，然而，不同行业和不同部门产生与储存的数据资源，很难共享，当然更不可能公开。每个企业的大数据分析，主要是为本企业的发展而服务。一个可以对比过去IT架构的新的孤岛再次在数据时代诞生了，它就是“数据孤岛”。 更有意思的是，全球数据量正以平均年增长率50%的速度增长，而当前数据总量的80% 都是产生于最近两年。面对这一现象，很多的数据平台的数据都还是几年前的数据，这些海量的新的数据我们还来不及看到，更无法获得这些大数据资源，和从这些鲜活的数据中产生决策分析。 最后就是：大数据下的“机构孤岛”。随着大数据市场的不断发展，大数据产业生态体系的建设也在不断完善，各企业甚至企业各部门都拥有自己的数据，但他们的目标尚欠一致，很难共享。实现大数据贡献和产业化的关键在于数据公开性、数据标准等应用难题。这些问题可归一为：如何构建大数据资源共享平台。 “智能”和“大数据”时代企业面临的挑战 观念带来的挑战。由于数据的存储是要存储空间的，很多企业的数据都不愿意存。随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储2万张图片，磁盘空间每天消耗10G； 2、平均每天产生签约视频文件500个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗125G; 认为这些数据是负担，觉得每个月要花掉好多钱。但是，在未来十年面向智能的时候，这些数据却是资本、是财产。这是观念的挑战，可能也是最大的挑战。 数据产生价值链条长。不知道数据怎么用，或者没有支撑的数据平台。对于很多公司来说，把数据变成数据产品的链条是非常长的。整个数据从埋点、采集、分析、形成一系列产品，整个链条涉及的部门和工种非常多。涉及到业务部门、数据平台部门、数据分析与数据产品部门，而后又回到业务部门作用到线上，这个周期非常长。这决定了要让数据产生价值很困难。 多元化的场景。不同的企业的业务场景不同，导致我们的数据产品很难用统一的模式产生。结构化、半结构化、文本、各类传感器的数据、音频、图片、视频等富媒体数据混杂，有分别的存储在不同的数据库、不同的地域中，如何处理这些数据，没有一个实时计算的数据平台几乎是很难实现的。大数据时代的业务场景是多元化的，不同的数据产品，面向的场景很不一样。围绕这些富媒体为存储的核心对象来构建场景，清晰地及时地呈现业务，是非常重要的一项工作。 面对这些问题，企业在构建数据平台时是十分的头疼的。为什么？我们可以用一句很经典的关于大数据的话来说明： “Bigdata is like teenage sex, everyone talks about it, nobody really knows how todo it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they aredoing it.” 翻译过来就是：大数据就像十几岁的少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做，每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它"。 关于数据变现，有一个更有意思的例子，它告诉我们只要合理的使用数据，我们可以把“数据产生价值链条长”的问题简化，合理的数据平台有助于缩短这个链条，让数据为企业产生价值。这个例子是： 有位风水大师一卦3万多！这位大师怎么做到的？他在美容院购买女性客户的信息，然后整理这些女性与美容师聊天时透露的信息，之后再做关联整理分析。然后，再找机会接触这些女性进行算卦，道出你的年龄、家庭、身体状况、是否手术、哪里有痣、兴趣爱好等。这些女性当时就觉得“真神”！之后形成口碑传播，进行忽悠，真正的数据产生价值！ 数据建设之道：企业级基础数据平台 我们首先回顾下国内的数据平台的建设历程。数据平台包括两部分，即平台建设和管控建设。 数据仓库在国外是非常成熟的体系，但是引到国内之后，不管从架构体系还是数据模型上来说，对于国内的企业来讲有很多不适应的地方。 最初，我们可以看到其应用相对来说很有限，做的较多的是客户单一视图或一些简单报表的应用。以润乾软件为代表的报表类公司应运而生，他们在这段时期内蓬勃发展，迅速的占领了国内的绝大部份市场。 后来，进入了大规模应用建设和管控阶段。这时，一方面，随着基础建设的完成，数据平台能发挥什么价值，能帮助业务做什么之类的问题越来越受到业务部门的质疑和询问。很多的企业开始推动应用，包括CRM、ERP和风险类的简单应用。另一方面，经常面临的问题是数据质量的问题，造成“垃圾进垃圾出”。数据质量不好造成的结果是你对业务的分析不但起不到好的效果，相反还有误导的作用。这时候做的较多的是客户复杂视图或一些中国式的复杂报表的应用。这时候，以润乾软件为代表的报表类公司得以壮大，他们的报表工具迅速的获得了上万家企业的青睐，并在此基础上，完成了基于报表的加速计算工具、自动填报系统、敏捷BI等一系列的计算工具，帮助客户在这一阶段建立较好的数据平台。 再后来，进入了现在的大数据时代的数据平台建设。这时，一方面对于数据的需求，包括历史的整合的数据，同时基于数据平台的数据集市也越来越多。另一方面是随着数据平台的建设，互联网对业务的冲击越来越大，企业开始学习转型，尤其是关注业务的及时性，关注从T+N向T+0转变。 通过整个的发展阶段，可以看到： 1、数据要求越来越高，数据的追加难度越来越大。 2、随着数据越来越多之后，数据质量问题越来越明显。 3、不能为了建平台而建平台，不能只关注技术本身，一定要和应用结合。 4、随着应用的要求越来越高，平台的整合性越来越强。 最开始的时候，大企业建设数据平台，不管人还是硬件软件都投入很大，如果把这样的模式复制到其他企业，可能是致命的，不管是IT部门还是业务部门，都根本无法承担这样一个投资。 现在的企业普遍要求投资小，见效快。提出要求相应的明晰数据，及时反映业务的状态，这也是经常各企业建数据平台的驱动力。 目前的大数据平台建设中，碰到的一个十分严重的问题是“数据质量差”。数据质量差到什么地步？可以说是直接影响到业务使用。试想，一张报表里有50%的字段是没有数的，或者是错的，这个业务根本就没有办法确诊出任何业务情况。这就要求我们在建数据平台时，一定要考虑相应的质量检查规则，考虑后续的调整测试，能够尽量的贴近业务的使用。这个过程我们称之为ETL。 建设数据平台的驱动力，无非是从监管系统要求、内部分析要求两方面来看，达到数据的转换清晰的目的，并在这个基础上建立数据集市。数据平台的策略以及规划包含了软件、硬件、EIT工具、调度工具等。 整个数据平台建设包括基础建设阶段、业务价值阶段和应用推广阶段。既要考虑到： 1、数据平台建设的完整性，又要考虑到整个数据管控和应用 2、在此基础上需要逐渐发挥它更大的业务价值，包含需要支持更多应用和数据分析 3、把数据推给业务用户，业务用户能够从传统推送的方式到拉动的转换 数据平台建设它包含以下几个方面： 1、统一的存储结构，统一的角度结构，统一的监控结构，数据交换结构。 2、模型建设：最重要是两块，整合层和汇总层。这是我们后续应用扩展的基础。 3、应用类 备注：文中部分材料根据网络资料整理，有疑问请联系作者。 “历史文章阅读” 小说：《丹峰白露》相约每周五，持续更新ing... 聚贤.堂近期招募信息
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