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为什么“传统”商业智能注定会被淘汰

作者:佚名  来源:转载

     过去的几年里,我们见证了大数据的起起落落。
说到数据量的增长,没有任何行业能够回避它带给商业世界的影响。每天都有新的数据源上线,当数据的爆炸超越了摩尔定律时,它对我们生活的影响也同样被放大。显然,这个趋势并没有在减弱,它只会愈演愈烈。而且,不仅仅只是数据量在增长:数据的复杂度也在增加。

     结果怎么样呢?不是所有尝试了的企业结果都一样:有一些成功了,但通常都失败了,原因有很多。根据我在这个领域里看到的,显然大多是因为传统BI公司过于夸张的描述将企业的期望预设拉得太高。

     正因如此,传统BI公司的真相就被揭露了出来。于是许多企业开始认为,与其依靠这些技术去搜集、准备、阐释和可视化数据,还不如依靠一帮专业人士来手动用SQL写解决方案。

     以前,也许这样的方法确实能帮助解决一些数据上的瓶颈,但现在,科技环境如此日新月异,这样的方法已经无法满足企业真正需要的效率。
             原因主要有三个:
             1. 老方法太贵了。当你遇到一个复杂的数据问题,你需要投入大量的人力成本去手动写程序解决。而且,别忘了,你还需要支付技术人员到访咨询的差旅费,以及修理费——总有一天你会需要为这些埋单。

     2. 这种方法无法跟上数据量的持续增长和复杂性的持续增加。这种量和复杂性的增长是不会停止的,也就是说,用老方法,也许2015年时10个人的团队就能解决的问题,到了2016年的时候就会需要20个人。
  
             3. 在现在日新月异的环境中,老的方法实现价值所需的时间太长了。要记住,每天都有新的数据源上线,而且需要被接入系统来实现价值。用这种老方法,你可能还是会需要至少好几月的手动编程才能接入几个数据源。
很显然,传统的数据解决方案很快就要过时了。

     新一代BI系统能够在敏捷度和完整的商业分析之间取得较好的平衡。过去,各个部门之间的数据是相对独立的,因此当销售部和市场部要回答「销售转化率」这个问题时,他们会根据各自的数据得出不同的答案。

     但现在,因为新的BI系统已经自动整合了各个部门和数据源的数据,所以无论你是在销售部还是在市场部,你关于销售转化率的问题都会被返回到同一个数据库,如此,若你现在再去参加一个讨论销售转化率的会议时,再也不会有人质疑你的数据不准确。而没有信息不对称,并且拥有随时可以参考和使用的数据,你终于可以完完全全地将注意力集中在如何提高你的业绩上。

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