专访齐荀：企业BI商务智能的大数据技术应用实践分享（6/108)

 导语：古有水泊梁山英雄108将叱咤江湖，今有“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈搅动风云。2017年，由DT学院、中国城市报大数据中心、清华大数据产业联合会、山西省大数据产业协会联合举办，面向大数据产业的技术精英、专家学者以及大数据产业链领域公司CTO的“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈活动正式启动，围绕大数据技术的多个层面进行分享，旨在搭建大数据技术传播分享的高端平台，促进大数据技术的业内交流。

 

 齐荀：TCL集团首席数据官、BI商务智能部经理；深圳华思商志法人、技术总监。毕业于黑龙江大学集成电路设计专业，毕业后在香港电讯盈科公司从事企业 BI 商务智能与数据管理工作 7 年，从工程师到带领团队完成了多家公司商务智能、企业数据规划部署与项目建设，对商务智能与数据管理有较为深刻的理解，于 2014 年成立深圳华思商智信息咨询有限公司，出任法人及技术总监，同时就职于 TCL 集团股份有限公司，出任“首席数据官”与“商务智能部经理”职务。

 访谈主题

 企业BI商务智能的大数据技术应用实践分享

 访谈内容

 1.DT学院：其实对于我们现在很多人来说，商务智能是个很陌生的名词，您能给大家介绍下什么是商务智能吗？商务智能中应用了哪些大数据技术？

 齐荀：商务智能Business Intelligence(BI)用一句话概括就是运用现代数据仓库技术、多维分析处理技术、数据挖掘和数据展现等技术进行数据分析以实现商业价值最大化。

 2.DT学院：有人说，没有大数据技术，商务智能也就无从谈起。对此您是如何认识的？大数据技术在商务智能上发挥着什么作用？

 齐荀：正是采用商务智能的多种分析手段，大数据才体现了它更大的价值。当然没有大数据支持，商务智能也就失去了数据基础。

 大数据技术能够帮助BI进行大容量数据和非结构化数据的处理，并且大数据技术与基于事务的传统数据仓库系统相比，不仅关注结构化的历史数据，更倾向对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行分析，大数据无疑是对BI的一个完美补充。两者之间是相辅相成，相互促进的关系。

 3.DT学院：大数据技术下的商务智能解决了哪些行业痛点和难点？请结合案例做下分享。

 齐荀：大数据技术下的商务智能，能够“海量、实时、智能”的分析企业数据，它解决了企业对PB级海量数据以及非结构化数据的实时分析要求。

 例如，某一服装行业对全国各个门店进行库存分析，由于门店数量较多，原始商务智能平台一般采用OLAP分析功能，库存分析只能在第二日进行，并且在做了大量分析优化的前提下，每个门店库存分析至少需要1个小时以上，才能得到最终结果，这对企业决策作用与信息价值大打折扣。在引进了大数据的商务智能后，数据实时同步、海量数据搜索和极速分析得以实现，同时也可满足企业更多种类的分析要求，对用户行为、文本信息等非结构化海量数据进行分析。大数据技术的引进同时也改变了原始商务智平台一直以来的离线分析模式，转为在线分析，帮助企业实时、快速、多维度的分析和决策。

 4.DT学院：您认为目前商务智能领域的大数据技术应用还存在哪些不足和亟待提高的地方？

 一、数据类型、数据量的挑战

 大数据时代的信息多产生于互联网,这类数据的特点是非结构化和数量巨大，并且数据价值密度较低。这对商务智能系统的实时处理要求更高,使得更多应用场景的数据分析从LOAP处理转向实时处理，并且多种结构数据的存在使得分析前的预处理工作负载过重，如何平衡这之间的矛盾是下一代商务智能平台急需解决的问题，只有解决了这个问题，并且不断优化和发展才能完全满足信息和数据飞速发展的今天。

 二、分析习惯的改变

 企业中商务智能一般根据行业标准与用户真实需求进行分析；而大数据环境下,用户的需求更多是随数据的变化和增长而演变的，这就需要有更加灵活的商务智能平台进行支持。

 三、统一的大数据商务智能平台

 大数据技术、云平台等多种技术的发展，使得商务智能的产品、工具繁多。因此将BI工具、大数据工具等整合在一个统一的开发和展现平台上，会使操作更加便捷和统一，这是各厂商产品研发的一个发展方向。

 四、人才的挑战

 商务智能在大数据环境下进一步发展，需要很多人共同努力完成，目前既懂商务智能又从事大数据方面的人才较少，并且未来竞争信息必须共享,个人和组织在面对巨大的竞争压力时,由于缺乏信息共享的激励机制,往往不愿共享。如何把握信息商品和信息共享的边界,既充分保护用户的敏感信息,又创造出更大价值的商业价值也是商务智能进一步发展亟待提高的地方。

  5. DT学院： 根据您的判断，未来大数据技术在企业商务智能领域还有哪些发展和创新？

 一、决策支持的创新，通过对业务、资源、财务等各类数据的综合分析,使得企业管理人员快速、准确制定竞争策略。

 对客户行为偏好分析预测,改进产品服务,挖掘和创造用户的潜在需求；通过对大量网络日志和信息流量、流向的变化的分析，对企业内部和产业链条的经营状况提供监控机制,以进行网络优化和故障定位。

 二、结构化、半结构化、非结构化数据的深度分析填补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足，使得BI技术满足最新社会潮流和分析需求。

 三、实时性、易用性的进化。

 大数据环境下的信息时效性的加强,针对不同企业间的需求,BI具备开放、可扩展和可嵌入的特性,能够针对企业的具体事务进行个性化配置,增强BI系统即时数据处理的能力;服务范围从部门级特定用户向企业级所有的用户服务，BI商务智能平台为企业提供不同用户需求的可配置的、可扩展的、可变化的方案。

 四、前端展示平台的交互性。

 随着大数据技术的发展，传统商务智能的展现分析需要更多强大的功能，由于传统商务智能注重于数据的分析和查询，但交互性一直是BI的一个短板，所以在交互性的创新是下一代商务智能平台的亮点。

  6.DT学院：您在企业商务智能领域深耕多年，积累了丰富的经验，对此，您有什么“过来人”的经验可以分享给刚入行的朋友。

 齐荀：在日趋竞争激烈的现在，任何职业和技术都不可能在职场中“一招鲜吃遍天”，而要想时刻保持自身的市场竞争力，作为一个合格的BI顾问，不仅要跟随技术的进步，企业的需求变化，更要构建一个职业发展的技能体系。具体而言，有以下几个要点。

 1. 精耕技术，掌握业务

 不得不说，在一定程度上BI顾问更偏向于技术顾问，商务智能要时刻结合最新技术，例如大数据技术，做一个可以贯穿于大数据与商务智能的人才。同时，商务智能分为软件的学习和业务知识的学习，想要成为商务智能专家，不但要有软件系统知识，更要成体系的学习和掌握丰富的业务知识。

2. 用户导向，引导需求

  企业商务智能的架构要着眼全局，注意考虑和学习整体架构，需要考虑可扩展性、易用性、易运维性等。一个企业实施BI，数据仓库并不是最终目标，如何应用这些数据才是关键。因而，数据的剖析和展现在企业BI树立的后期更加主要。通过前期的需求调研，不光可以满足用户现在需求，更要超越的用户的需求，不仅仅局限于用户手头的数据分析，更要结合最佳实践，给出用户更好、更可行、更符合企业发展的商业智能解决方案。

 “男怕入错行、女怕嫁错郎”，既然选择商务智能，就需要有风雨无阻，一路向前的勇气。

 

责任编辑：陈近梅