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        帶著蘋(píng)果基因的BI工具

        2016-11-15 17:09:13王眾
        IT經(jīng)理世界 2016年12期
        關(guān)鍵詞:皮克斯經(jīng)理建模

        王眾

        確切地說(shuō),Tableau帶著喬布斯時(shí)代的蘋(píng)果基因——顏值高、門(mén)檻低。

        把Tableau和蘋(píng)果拽上聯(lián)系,絲毫不牽強(qiáng)附會(huì),畢竟,Tableau的首席科學(xué)家就是和喬布斯并肩創(chuàng)立皮克斯的Pat Hanrahan。作為Bl界兩大成功的攪局者,Qlik和Tableau之間的區(qū)別可以追溯到基因區(qū)別。

        顏值高、門(mén)檻低

        Han rahan曾在喬布斯的皮克斯動(dòng)畫(huà)工作室負(fù)責(zé)視覺(jué)特效渲染,使得在電腦上繪制漫畫(huà)成為可能。他還憑借《玩具總動(dòng)員》和《魔戒》兩度獲得過(guò)奧斯卡最佳科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。通過(guò)這兩部大片的畫(huà)風(fēng),就可以想象Tableau出色的視覺(jué)風(fēng)格。

        Hanrahan與蘋(píng)果并無(wú)關(guān)系,至于Tableau的易用性,則可能緣于它的軍方基因一一戰(zhàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)分析,當(dāng)然操作越簡(jiǎn)單、顯示越直觀(guān)越好。離開(kāi)皮克斯后,Hanrahan教授回到斯坦福教授計(jì)算機(jī)圖形學(xué),期間和他的一個(gè)博士生Chris Stolte受美國(guó)軍方邀請(qǐng),研究實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)地可視化,為了盡快繪制出戰(zhàn)地?cái)?shù)據(jù)的邏輯,他們研究了基于表格的多維關(guān)系數(shù)據(jù)展示。

        他們把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法與驅(qū)動(dòng)圖像展示的編程腳本整合在一起,開(kāi)發(fā)出了一種全新的可視化關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)VizQL,并且提供了一個(gè)高度定制的界面,可以從多種角度高效、直觀(guān)的展示多維數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與邏輯關(guān)系。

        到了2003年,斯坦福校友、軟銀合伙人Christian Chabot說(shuō)服Hanrahan師徒將VizQL商業(yè)化,成立了Tableau,這個(gè)詞語(yǔ)的本意就是造型和美術(shù)作品。也就是說(shuō),這款產(chǎn)品生來(lái)就是為了給數(shù)據(jù)造型的。

        Tableau大中華區(qū)銷(xiāo)售總監(jiān)葉松林描繪這個(gè)技術(shù)時(shí)說(shuō):“依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家解讀數(shù)據(jù)的日子一去不復(fù)返了。現(xiàn)在,通過(guò)數(shù)據(jù)可視化軟件,一線(xiàn)的業(yè)務(wù)人員就可以整理、分析他們的數(shù)據(jù),并呈現(xiàn)為多種形式,伸直可以直接發(fā)給上級(jí)、納入綜合報(bào)表中。這種自助分析的文化將幫助企業(yè)運(yùn)營(yíng)得更快捷、更智能?!辈华?dú)企業(yè),這種自助分析文化也可以應(yīng)用到個(gè)人生活中。

        我的朋友Z統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)后,留在紐約做數(shù)據(jù)工程師,他所供職的公司是Tableau的大客戶(hù),Z當(dāng)時(shí)的應(yīng)聘材料中就包括了一個(gè)Tableau的操作視頻,“3分鐘制作紐約地產(chǎn)租金分布圖”,使用的開(kāi)源數(shù)據(jù)是紐約市地產(chǎn)租賃業(yè)的公開(kāi)數(shù)據(jù)和谷歌地圖。我看了這個(gè)視頻,整個(gè)過(guò)程與編程、函數(shù)無(wú)關(guān)。

        也就是說(shuō),屏蔽掉Z本人的身份,一個(gè)數(shù)據(jù)技術(shù)的外行也可以便捷的做出這樣一張圖。他可能是個(gè)正在找房的租客,通過(guò)這張圖定位符合自己預(yù)算的區(qū)域;也可能是地產(chǎn)從業(yè)人員,通過(guò)這張圖了解全市的業(yè)態(tài);也可以是準(zhǔn)備招租的房主,通過(guò)這張圖給自己的房子合理標(biāo)價(jià)。

        BI的最后一公里

        與Qlik不同,Tableau是一款輕量級(jí)產(chǎn)品,扮演的角色是Bl的最后一公里。已經(jīng)建有BI系統(tǒng)的企業(yè)可以直接將它集成到已有的系統(tǒng)中,放在最后一步。比如Tableau的中國(guó)客戶(hù)靈北(北京)醫(yī)藥信息咨詢(xún)有限公司。

        該公司的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)孫云峰看中的,是它能夠讓BI經(jīng)理對(duì)IT團(tuán)隊(duì)的依賴(lài)降到最低、也將數(shù)據(jù)處理的用時(shí)降到最低,從而將更多的時(shí)間放在數(shù)據(jù)分析以及與相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)的溝通上。BI是孫云峰優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的其中一個(gè)工具,而這個(gè)工具的負(fù)責(zé)人只有一個(gè),即Bl經(jīng)理。他要有能力解讀BI分析結(jié)果,并與相關(guān)的業(yè)務(wù)部門(mén)或個(gè)人充分溝通問(wèn)題的癥結(jié)或優(yōu)化的建議。

        最理想的狀態(tài)是,BI經(jīng)理既懂行業(yè)又是技術(shù)大拿,孫云峰說(shuō),這將是未來(lái)對(duì)BI人才的要求。但起碼在目前的情況下,假設(shè)真有這樣完美的BI經(jīng)理,他再修煉幾年就能夠成為該細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,這個(gè)崗位又該另招人了?,F(xiàn)階段的BI經(jīng)理通常也要兩手抓,但分析業(yè)務(wù)的那只手更硬。

        對(duì)于BI經(jīng)理來(lái)說(shuō),分析時(shí)使用的變量越多、維度越多,對(duì)問(wèn)題分析得越透徹、得出的結(jié)論越準(zhǔn)確。而傳統(tǒng)的BI系統(tǒng),需要先對(duì)數(shù)據(jù)建模、再分析,建模的過(guò)程對(duì)IT技術(shù)要求高,以至于每一次更新都是一次開(kāi)發(fā)的過(guò)程,需要仰仗IT團(tuán)隊(duì),周期長(zhǎng)、靈活性差。

        Tableau幾乎抹去了開(kāi)發(fā)周期,只要有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),BI經(jīng)理就可以通過(guò)拖拽數(shù)據(jù)項(xiàng)目即時(shí)建模、并生成圖和表。尤其是圖形表達(dá),可以讓結(jié)果呈現(xiàn)得更加直觀(guān)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,要分析多種藥品在限定時(shí)間段內(nèi)、在全國(guó)各地的銷(xiāo)售情況,可以直接將銷(xiāo)售量顯示在地圖上,每種藥品用不同顏色的氣泡表示,銷(xiāo)售量的大小則用氣泡的大小表示,這樣一張圖就可以指導(dǎo)各地的配貨。

        更重要的是,便捷性可以讓BI分析成為探索過(guò)程,時(shí)間和技術(shù)成本的急劇降低,允許BI經(jīng)理探索多維數(shù)據(jù)間的關(guān)系,從而發(fā)現(xiàn)更多的業(yè)務(wù)秘密。

        但這里需要注意的是,Tableau處理的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如果是絲毫未經(jīng)整理的數(shù)據(jù)源,恕不接待。

        Z所在的公司是一家視頻網(wǎng)站,其數(shù)據(jù)分析是真正的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析,每一幀視頻的數(shù)據(jù)及網(wǎng)站上同時(shí)發(fā)生的所有數(shù)據(jù)信息都不放過(guò),這樣才能精準(zhǔn)地分析出網(wǎng)站用戶(hù)的行為規(guī)律,并據(jù)此給出最精準(zhǔn)的廣告投放方案。

        這就需要先通過(guò)Hadoop提取出數(shù)據(jù)、再由數(shù)據(jù)工程師將其結(jié)構(gòu)化,數(shù)據(jù)工程師們可以使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)錯(cuò)漏、實(shí)時(shí)修復(fù);數(shù)據(jù)的使用者們才能借助Tableau分析這些實(shí)時(shí)海量數(shù)據(jù),迅速做出業(yè)務(wù)決策。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)吞吐的、如此多維的元數(shù)據(jù),根本無(wú)從建模,所謂的分析過(guò)程就是探索過(guò)程。

        再往后看幾年,到了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)將更加海量和復(fù)雜。葉松林分析;“交互性、可研究性和共享性是使物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有用而無(wú)需龐大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的關(guān)鍵。理想情況下,用戶(hù)將能夠與他們的數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)探索進(jìn)行隨意且深入的對(duì)話(huà),使他們能夠發(fā)現(xiàn)各種排列,甚至有時(shí)發(fā)現(xiàn)他們未知的存在著的模式。”到時(shí),易用的探索型BI工具則會(huì)成為必需品。

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