SAP大中國(guó)區(qū)商業(yè)創(chuàng)新首席架構(gòu)師魯百年：大數(shù)據(jù)與商務(wù)智能

    現(xiàn)在幾乎所有的人都在說(shuō)大數(shù)據(jù)，但他們的觀點(diǎn)大多停留在客戶行為分析的層面，事實(shí)上大數(shù)據(jù)分析包括很多層面。與此同時(shí)也有很多人在談商務(wù)智能。那大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能到底該如何區(qū)別？實(shí)際上我不是大數(shù)據(jù)的專(zhuān)家，我這些年一直從事的只有一件東西：那就是商務(wù)智能。因此今天將主要圍繞大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能展開(kāi)。今天的演講分為三個(gè)部分：大數(shù)據(jù)的發(fā)展演化、從技術(shù)的角度看大數(shù)據(jù)以及從應(yīng)用的角度看大數(shù)據(jù)。
    
    首先看大數(shù)據(jù)的發(fā)展演化。如今很多人將大數(shù)據(jù)和商務(wù)智能兩個(gè)概念融合在一起談?wù)摚谴髷?shù)據(jù)和商務(wù)智能化如何區(qū)別？在原來(lái)做數(shù)據(jù)分析時(shí)，我堅(jiān)持從數(shù)據(jù)到信息，從信息到知識(shí)，從知識(shí)到?jīng)Q策，決策最后給企業(yè)帶來(lái)盈利。那這和大數(shù)據(jù)有何區(qū)別？原來(lái)講的商務(wù)智能的數(shù)據(jù)分析很多是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析，而現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)增加了很多非結(jié)構(gòu)化的模型。那什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？音頻、視頻、圖像等都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
    
    今天大家都在談大數(shù)據(jù)分析什么，數(shù)據(jù)發(fā)掘都在分析什么？當(dāng)年我認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘才是真正的科學(xué)，但現(xiàn)在我覺(jué)得不完全是這樣。假設(shè)沒(méi)有生產(chǎn)數(shù)據(jù)的，哪來(lái)數(shù)據(jù)分析？現(xiàn)在手機(jī)天天生產(chǎn)數(shù)據(jù)，按照大眾普遍的觀點(diǎn)，所有的大數(shù)據(jù)基本都來(lái)自網(wǎng)絡(luò)，來(lái)自微信、ebay等平臺(tái)。那難道全球這么多企業(yè)所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)都不叫大數(shù)據(jù)嗎？因此我現(xiàn)在認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)到信息，從信息到知識(shí)，從知識(shí)到?jīng)Q策，決策最后給企業(yè)帶來(lái)盈利。這才是數(shù)據(jù)分析。
    
    與傳統(tǒng)分析不同，大數(shù)據(jù)分析是基于大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)從大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)中獲得信息，從大量互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)華聯(lián)、電子商務(wù)中是永恒多點(diǎn)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。實(shí)際上大數(shù)據(jù)一定要用起來(lái)。
    
    以一部手機(jī)為例，如果這部手機(jī)可以知道我現(xiàn)在的體溫，心率，腦電圖等等我的相關(guān)身體數(shù)據(jù)，一旦這些數(shù)據(jù)被傳送到醫(yī)院，那么醫(yī)院就可以充分掌握的我數(shù)據(jù)。醫(yī)院如果要在大數(shù)據(jù)時(shí)代有所創(chuàng)新，就一定要從客戶的角度出發(fā)。原來(lái)的根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)查的模式是通過(guò)邏輯思維來(lái)實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)在要?jiǎng)?chuàng)新思維，創(chuàng)新思維要求醫(yī)院要提前知道病人在想什么，了解病人的身體情況。在我們也并不清楚自己已生病且不在醫(yī)院的情況，醫(yī)院事先知道我們生病，然后根據(jù)GPS定位掌握我們所處的位置，利用全國(guó)統(tǒng)一的醫(yī)療系統(tǒng)為我們服務(wù)。這才是未來(lái)大數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用時(shí)應(yīng)有的模式。我們?cè)瓉?lái)的穿戴產(chǎn)品都是依靠數(shù)據(jù)功能，這些數(shù)據(jù)都是模擬數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用到底是只做數(shù)據(jù)分析還是有更多的應(yīng)用，這個(gè)問(wèn)題值得我們深思。現(xiàn)在所有的東西都連接在一起，所有的企業(yè)也被連接在一起。所有的東西都已經(jīng)是分不開(kāi)的。
    
    做了這么多年的商務(wù)智能，我對(duì)此有一些自己的看法。在2013年，商務(wù)智能在全球的需求要比大數(shù)據(jù)需求大一些。當(dāng)然未來(lái)大數(shù)據(jù)的需求會(huì)越來(lái)越大。原來(lái)并不是沒(méi)有人在做大數(shù)據(jù)，只不過(guò)是因?yàn)楦鞣N原因而限制大數(shù)據(jù)的發(fā)展，比如說(shuō)速度問(wèn)題，設(shè)備問(wèn)題等，但現(xiàn)在設(shè)備和應(yīng)用的升級(jí)使大數(shù)據(jù)越來(lái)越普及。大數(shù)據(jù)的流行是因?yàn)闃I(yè)務(wù)的應(yīng)用推動(dòng)了其發(fā)展，而不是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)。
    
    我們現(xiàn)在在勘探的過(guò)程中得到了很多的數(shù)據(jù)，利用掌握的大數(shù)據(jù)找到石油資源，這就是大數(shù)據(jù)分析。媒體和娛樂(lè)、政府使用、生命科學(xué)、石油天然氣以及企業(yè)等行業(yè)的關(guān)鍵應(yīng)用都推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。現(xiàn)在很多企業(yè)都是做數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析，但是數(shù)據(jù)的優(yōu)化是特別重要的一塊，然而做的人卻不是很多。
    
    大數(shù)據(jù)面臨著兩個(gè)問(wèn)題。
    
    一、大數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)？我剛上大學(xué)的時(shí)候，計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)量還很有限，但現(xiàn)在以日新月異。從技術(shù)的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)：
    
    1.存儲(chǔ)模式的變化——內(nèi)存計(jì)算；
    
    2.虛擬系統(tǒng)服務(wù)——云計(jì)算；
    
    3.終端的普及和創(chuàng)新——移動(dòng)計(jì)算。
    
    現(xiàn)在我們說(shuō)三個(gè)計(jì)算：云計(jì)算、移動(dòng)計(jì)算和內(nèi)存計(jì)算。目前SAP做的就是把數(shù)據(jù)庫(kù)搬到內(nèi)存里，然后整理出數(shù)據(jù)庫(kù)。這是一個(gè)革命性的變化。很多人會(huì)問(wèn)安全問(wèn)題怎么辦？實(shí)際上這并不需要擔(dān)心。大數(shù)據(jù)和移動(dòng)緊密聯(lián)系在一起，大數(shù)據(jù)無(wú)論對(duì)企業(yè)還是個(gè)人都影響深遠(yuǎn)，不管企業(yè)還是個(gè)人，每天都和大數(shù)據(jù)產(chǎn)生千絲萬(wàn)縷的關(guān)系。
    
    4.網(wǎng)絡(luò)共享的革新——物聯(lián)網(wǎng)。如今的大數(shù)據(jù)已和物聯(lián)網(wǎng)連接在一起。最近有很多的企業(yè)都在做大數(shù)據(jù)的研究，但這些公司大部分還停留在互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)處理的層面。所有的大公司在存取貨物時(shí)都需要考慮如何讓取貨，取什么貨，在哪取貨，取多少貨的問(wèn)題，這些信息存儲(chǔ)下來(lái)難道不是大數(shù)據(jù)嗎？所以我認(rèn)為在大數(shù)據(jù)不僅是一個(gè)分析，它還在于數(shù)據(jù)的生成和數(shù)據(jù)挖掘。
    
    5.數(shù)據(jù)處理模式的變化——數(shù)據(jù)挖掘。現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘越來(lái)越重要，圖像識(shí)別、音頻識(shí)別、視頻識(shí)別這些都是非常核心的應(yīng)用，當(dāng)然現(xiàn)在有越來(lái)越多的企業(yè)去研究，這是未來(lái)一個(gè)非常好的大方向。
    
    大數(shù)據(jù)面臨的第二個(gè)問(wèn)題：我們現(xiàn)在如何使用大數(shù)據(jù)？從應(yīng)用的角度看，大數(shù)據(jù)有以下7個(gè)發(fā)展模式：
    
    1.從主題分析到專(zhuān)題分析——宏觀分析到微觀分析。原來(lái)的商務(wù)智能是做主題分析，現(xiàn)在的商務(wù)智能則主要集中在專(zhuān)題分析，在專(zhuān)題分析中，我們通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析，建立分析預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)、戰(zhàn)略制定的深層次細(xì)致分析。
    
    2.從決策支持到實(shí)時(shí)操作智能——支持操作型商務(wù)智能和社區(qū)媒體協(xié)同。當(dāng)下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)更加符合行業(yè)的發(fā)展需要。因此SAP強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。國(guó)內(nèi)無(wú)論是華為還是聯(lián)通做的大數(shù)據(jù)應(yīng)用都是圍繞實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)展。
    
    3.從決策層使用到全員使用——商務(wù)智能平民化。從公司管理到經(jīng)營(yíng)管理再到成員企業(yè)，這是一個(gè)商務(wù)智能平民化的過(guò)程。為企業(yè)做的應(yīng)用核心是解決問(wèn)題。
    
    4.從商務(wù)智能工具到商務(wù)分析應(yīng)用——拿來(lái)即用的分析應(yīng)用。
    
    5.從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析——各種人工智能應(yīng)用：智能地球、智能城市、智能交通等。這些人工智能應(yīng)用SAP都有涉及，在全球應(yīng)用也比較多，在美國(guó)使用情況非常好。
    
    6.從開(kāi)發(fā)工具到自助服務(wù)——易用性領(lǐng)跑大數(shù)據(jù)的未來(lái)。以工具來(lái)講，工具都是以簡(jiǎn)單為主，因?yàn)闆](méi)有人會(huì)希望用復(fù)雜的東西作分析。SAP這兩年所開(kāi)發(fā)的工具集中在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析。
    
    7.從決策支持系統(tǒng)到日常應(yīng)用系統(tǒng)——每個(gè)部門(mén)日常時(shí)刻離不開(kāi)的應(yīng)用系統(tǒng)。實(shí)際上大數(shù)據(jù)使得每個(gè)人，每一天，每一刻都分不開(kāi)。
    
    這里我要強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，支持互聯(lián)網(wǎng)與企業(yè)的運(yùn)營(yíng)、采購(gòu)、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)連在一起。大數(shù)據(jù)有四個(gè)來(lái)源：一來(lái)自企業(yè)，二來(lái)自供應(yīng)商，三來(lái)自客戶，四來(lái)自外部，所以企業(yè)的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)來(lái)源非常重要的一部分。
    
    我已經(jīng)拐了一個(gè)大彎去做商務(wù)分析，更多的是做商務(wù)創(chuàng)新，只不過(guò)是因?yàn)閯?chuàng)新才和大數(shù)據(jù)連在一起。但大數(shù)據(jù)將來(lái)必然是云時(shí)代創(chuàng)新的重要方向，希望有越來(lái)越多的年輕人能在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域繼續(xù)深耕細(xì)作。