盡管很多人認(rèn)為中國的BI應(yīng)用其實才興起不久，但大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新生事物已經(jīng)改變了BI的市場環(huán)境。大數(shù)據(jù)廠商正表現(xiàn)得來勢洶洶，傳統(tǒng)BI廠商相對而言似乎陷入守勢。風(fēng)云變幻的當(dāng)下，難道大數(shù)據(jù)真的會令傳統(tǒng)BI退向更逼仄的角落？

大數(shù)據(jù)帶給BI挑戰(zhàn)

品友互動創(chuàng)始人謝鵬一直在宣講“RTB爆發(fā)年”已經(jīng)近在眼前，“2014年市場就會爆發(fā)性增長”，作為一家數(shù)字廣告互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司，品友互動乘著大數(shù)據(jù)帶來“東風(fēng)”，正在愈加賣力地圈地實時競價廣告（RTB）市場?！按髷?shù)據(jù)能帶來更多的商機(jī)。”謝鵬說，一旦找到與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合點(diǎn)，大數(shù)據(jù)就能迅速鍛造具體并擁有成功希望的商業(yè)模式，“這種能力是前所未有的?！?/p>

以RTB模式為例，這種面向網(wǎng)民的廣告實時推送方式需要以毫秒級的速度分析海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)推送。謝鵬解釋，RTB主要需解決“人的認(rèn)知”和“出價幾何”的問題，前者需對每個用戶實施消費(fèi)行為分析，意味著解讀萬億量級的數(shù)據(jù)；后者則需依托復(fù)雜算法計量ROI（投資回報率），高速決策并顯現(xiàn)交易結(jié)果，“每筆競價只有50毫秒的決策時間”。收納并瞬間解構(gòu)如此龐大的數(shù)據(jù)，只有大數(shù)據(jù)工具才能做到。

“消費(fèi)者希望看到和自己相關(guān)的廣告，廣告主希望能夠用最經(jīng)濟(jì)劃算的方式覆蓋所希望覆蓋的目標(biāo)人群，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助實現(xiàn)這一點(diǎn)。”謝鵬表示，量大、價值高、速度快是大數(shù)據(jù)鮮明的特點(diǎn)，相對來說，傳統(tǒng)的BI則表現(xiàn)得數(shù)據(jù)小、價值低。

依托大數(shù)據(jù)提供個性化推薦引擎的百分點(diǎn)公司運(yùn)營副總裁韓志勇與謝鵬有類似的看法?！癇I能支持小時級的決策就非常了不起了，但大數(shù)據(jù)可以支持秒級甚至毫秒級?！表n志勇說，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最領(lǐng)先的行業(yè)，因為互聯(lián)網(wǎng)解決了數(shù)據(jù)采集的問題，這一點(diǎn)也正能體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI的區(qū)別。

眾所周知，BI之前采集的數(shù)據(jù)大多來自ERP、CRM等，基本都是格式化的數(shù)據(jù)，但大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)種類遠(yuǎn)超過往，是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這就要求數(shù)據(jù)處理技術(shù)在分析、算法上做出極大的改變，已經(jīng)不能依賴傳統(tǒng)的BI工具。同時，類似RTB這樣的新興商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，對于營銷反應(yīng)的速度提出極高要求，而傳統(tǒng)BI工具也不能支撐如此高速的計算?！翱梢哉f，大數(shù)據(jù)能做的事已經(jīng)超出傳統(tǒng)BI所能理解的范疇?！表n志勇說，數(shù)量和速度就是大數(shù)據(jù)帶給傳統(tǒng)BI的挑戰(zhàn)。

其實，BI和大數(shù)據(jù)都要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、分析系統(tǒng)，之后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，運(yùn)行機(jī)理和技術(shù)結(jié)構(gòu)是一致的。但與BI不同，大數(shù)據(jù)處理的是雜亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)有自己的數(shù)據(jù)分析工具，建模要比BI復(fù)雜很多，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)也不只是通過報表方式，所以大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵更復(fù)雜厚重，能力也比傳統(tǒng)BI強(qiáng)大得多。同時，有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，大數(shù)據(jù)應(yīng)用當(dāng)前正在向傳統(tǒng)行業(yè)拓展，幾年前還只是大型網(wǎng)絡(luò)公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。如今，零售業(yè)、銀行業(yè)、公共事業(yè)、智能社區(qū)等領(lǐng)域，幾乎所有擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)都在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，這些技術(shù)在部分項目中也起到了關(guān)鍵作用，這會進(jìn)一步擠壓傳統(tǒng)BI工具的生存空間。

大數(shù)據(jù)可與BI協(xié)作

隨著人類社會的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)累積的數(shù)量不停增長，Gartner公司的分析師稱信息量每年正以最少59%速度在遞增。IDC的研究估計，到2020年世界上的數(shù)據(jù)存儲總額將達(dá)到35 ZB（1ZB等于一萬億GB字節(jié)）。龐大的數(shù)據(jù)量令傳統(tǒng)BI工具處理數(shù)據(jù)的能力越來越表現(xiàn)出局限，所以，即使沒有大數(shù)據(jù)，BI也必須改變。一位專業(yè)人士認(rèn)為，從方法論的角度看，BI會繼續(xù)發(fā)展，必然走向升級，但如果就某家BI廠商或某個BI產(chǎn)品而言，如果無法跟進(jìn)時代腳步，被大數(shù)據(jù)廠商和技術(shù)擠垮就不是危言聳聽。

市場現(xiàn)狀已經(jīng)表明，當(dāng)前許多BI廠商都在向大數(shù)據(jù)方向上靠，顯然大家都意識到了升級的必要，只是還未出現(xiàn)非常成功的升級榜樣，究其原因不難發(fā)現(xiàn)，從傳統(tǒng)BI向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的公司面臨著很大的慣性阻力，因為過去的成功路徑已經(jīng)成熟，思路便很難改變，而限于現(xiàn)實利益因此不能打破窠臼去開辟新路，將是傳統(tǒng)BI廠商最大的挑戰(zhàn)。

同時，很多用戶也沒有從傳統(tǒng)的BI思維中跳脫出來。韓志勇表示，在與傳統(tǒng)行業(yè)用戶接觸的過程中，能明顯感到這些行業(yè)客戶有緊迫感，“都在思考大數(shù)據(jù)怎樣落地、怎樣與自己的業(yè)務(wù)結(jié)合這樣的問題”。但由于許多行業(yè)用戶之前習(xí)慣于使用BI工具，韓志勇在與他們進(jìn)行項目交流時常常發(fā)現(xiàn)他們還在用BI的思路去解讀問題，“比如會看重我的數(shù)據(jù)要分多少字段、要出什么表格等等”，多認(rèn)為大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)BI的一種補(bǔ)充，這已是一種常見狀態(tài)。而在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，許多用戶“一說到大數(shù)據(jù)就只知道買服務(wù)器、建云平臺，上個Hadoop”，至于跑什么樣的應(yīng)用自己也不清楚。也有不少用戶因為還想不明白大數(shù)據(jù)到底有什么實際作用，會頻繁接觸大數(shù)據(jù)廠商，要求參照案例。

這樣的現(xiàn)象說明，大數(shù)據(jù)的落地還需要不斷推進(jìn)，在大數(shù)據(jù)浪潮席卷市場之際，BI與大數(shù)據(jù)的融合還有很大空間，BI也有時間推進(jìn)升級。

從邏輯角度言，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)關(guān)聯(lián)關(guān)系，而傳統(tǒng)BI強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系，BI也有自己的特長，可以與大數(shù)據(jù)工具協(xié)作并行。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時代依然需要“小”數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)BI仍有自己的一席之地。比如做客戶細(xì)分時，就需要用小數(shù)據(jù)進(jìn)行分類挖掘，而對小數(shù)據(jù)建模，BI已經(jīng)做得非常成熟，因此可以把BI工具所做的模型，放到大數(shù)據(jù)里不斷修正，這樣就能形成很好的協(xié)作應(yīng)用。

可以看到，海量數(shù)據(jù)的累積、數(shù)據(jù)深化分析、如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成企業(yè)價值都是傳統(tǒng)BI廠商面臨的難題，但各種爆炸式數(shù)據(jù)也給BI的蓬勃發(fā)展提供了良好的“大數(shù)據(jù)”環(huán)境，如果與大數(shù)據(jù)工具取長補(bǔ)短，大數(shù)據(jù)+BI顯然能造就新的應(yīng)用利器。因此，大數(shù)據(jù)也不妨理解為“另一種BI”，相對過去的BI，它的復(fù)雜度和可視性的東西增加很多，但二者不是完全割裂的。

而韓志勇認(rèn)為，需要強(qiáng)調(diào)的是，在當(dāng)前的市場環(huán)境下，有些BI廠商雖號稱自己是大數(shù)據(jù)廠商，但實際能力不一定匹配，“還是得看他能提供什么服務(wù)，產(chǎn)品能實施什么功能”。對于想搶奪大數(shù)據(jù)市場的BI廠商來說，過去的報表呈現(xiàn)和簡易分析能力只是停留在“B”的階段，要想達(dá)到“I”的階段，就必須結(jié)合整個大環(huán)境、大行業(yè)的數(shù)據(jù)來判斷分析并給出真正有價值的信息和決策建議，這取決于其能拿到多廣多深的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)挖掘、分析和建模能力。把“I”做強(qiáng)，則向大數(shù)據(jù)邁進(jìn)的腳步就會更加堅實。