BI为什么不能快速踏入大数据时代
一个刚入行的BI咨询师的困惑,或具有一定的代表性,表达了BI当前的状态。
“今天跟客户演示系统,演示完毕,客户问我一个问题:商业智能到底智能在哪里?BI和报表工具做出来的东西有何不同?对于这个问题,我相信做BI的人都曾经问过自己,也给过自己很多答案,但未必真的是100分的答案。就像今天,我虽然跟客户举了一些例子解释和说明上述问题,但是自己还是觉得不够透彻和有说服力。造成这个问题,我想重要的原因是BI本身范围太广,加之现在市场上的各种报表工具都自称BI解决方案,各种项目都往BI上靠,使得BI的概念很模糊了。第二个原因,大部分BI项目其实本质需求就是满足数据的一个查询和报表报告,到底是BI,还是其他什么概念都不重要。”
BI的概念过于泛泛,以至于在几年前,很多企业认为BI可有可无。近年来,大数据给BI带来了极大的冲击,加速了其发展的步伐,甚至有人大胆预测,未来十年,商务智能分析将引领管理信息化的发展。
BI与大数据的区别在于,大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非机构化数据进行处理,与传统基于事务的数据仓库系统相比较,大数据分析不仅关注结构化的历史数据,它们更倾向去对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。
为什么大部分BI厂商对于大数据表现出“冷处理”态度?
原因一,处理并分析非结构化数据是难点:不论是大交互数据还是大交易数据,处理并分析非结构化数据,是BI业内,甚至是大数据处理,一直面临的难点。很多推BI产品的厂商,其技术能力达不到大数据所要求的高度。
原因二,企业意愿不强:现在很多的企业做的BI,并没有完全体现智能,最多只是将已有的数据使用报表进行呈现,开发的报表也很简单,大部分用户还没有希望从开发的BI系统中,发掘更多价值的意识。
原因三,BI的价值度无法衡量:大数据的确会有价值,但这个价值有多大,没办法准确衡量。从某些大数据中会挖掘出新的价值,但这个价值只是附加价值,是一个想象的空间。就比如沙漠里可能有金子,但并不是说沙漠中一定就能挖出金子。
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