¿Qué es big data y en qué se diferencian sus escenarios de aplicación del BI tradicional?

Fu Lihu, director del Centro de datos Hualian Shangchao, contó una vez una historia: Beijing Hualian, como un gran supermercado comercial en China, Tiene clientes de todo el país todos los días. Hay decenas de millones de datos de transacciones en las tiendas de todo el país, pero los datos acumulados comprados por los usuarios cada año son solo más de 2 TB, por lo que la demanda de análisis y aplicación de datos es muy fuerte. . Por lo tanto, Hualian introdujo el sistema BW de SAP para análisis de datos en 2008 y luego introdujo el producto BO de SAP en 2012 para realizar análisis de datos más avanzados y guiar el negocio.

Pero lo que deja a Fu Lihu indefenso es que se necesitan unos 20 minutos para usar el BO de SAP para consultar el informe de 100 millones de yuanes, y el sistema con cuatro personas en línea al mismo tiempo colapsará... Caro extranjero el software no puede resolver el problema, Fu Lihu Comenzamos a buscar soluciones a nivel nacional, así que nos pusimos en contacto con Haizhi BDP y Hualian.

La historia de Hualian Shangchao no es única. Recientemente, ha estado en el centro de atención. La nueva marca minorista centrada en la "moda rápida" ha llegado a una cooperación con Haizhi BDP. Debido a que utiliza el sistema BI de SAP, el tiempo de recopilación, extracción y visualización de datos se calcula en horas. es muy ineficiente. Por ejemplo, se necesitan entre 6 y 8 horas para exportar un informe y, a menudo, se producen interrupciones durante el proceso de exportación de datos, lo que genera grandes inconvenientes para el análisis en tiempo real de los analistas de datos...

Inteligencia empresarial, Inglés Business Intelligence, La abreviatura es BI. Este concepto fue propuesto por primera vez por Gartner en 1996. Con la entrada de gigantes extranjeros del software como SAP y Oracle en China, alguna vez se consideró que era un nuevo océano azul para el crecimiento en el campo del software de gestión empresarial después del ERP.

Sin embargo, la cruel realidad es que la tasa de fracaso de la implementación tradicional de BI defendida por los gigantes del software siempre ha sido alta. Según estadísticas incompletas, en aplicaciones empresariales reales, la tasa de falla de la inteligencia empresarial alcanza el 70%, lo cual es sorprendente.

La muerte de la BI tradicional no es alarmista. La alta tasa de fracaso en la implementación refleja los múltiples dilemas del BI tradicional.

El primero es el dilema técnico. De hecho, los casos de Hualian Shangchao y Mingpin reflejan que las tecnologías de BI tradicionales como ETL, data warehouse y OLAP están a punto de volverse obsoletas porque no pueden resolver el problema del procesamiento de cantidades masivas de datos (incluidos los estructurados y no estructurados).

El rendimiento informático en la era de los "datos pequeños" hace que la BI tradicional sea difícil de sobrevivir en la era de Internet. Por lo tanto, sólo los métodos actualizados pueden brindar nuevas oportunidades. Básicamente, todas las funciones del BI tradicional pueden ser reemplazadas por los correspondientes componentes de big data, y la tecnología de big data tiene ventajas de costos, por lo que el reemplazo de tecnología es la tendencia general. El segundo son las dificultades comerciales. Como todos sabemos, ya sea una empresa grande, rica y atractiva o las 20 millones de pequeñas y medianas empresas de China, la compra de servicios de software de SAP y Oracle es un costo de TI costoso y es imposible esperar que completen la empresa de China. Tareas de informatización. Si la tecnología no es universal, siempre será un juego para unas pocas personas. Además de los altos costos, el modelo tradicional de entrega de software que opera según el ciclo del proyecto ya no puede satisfacer las necesidades rápidamente cambiantes de las empresas. En el proceso de implementación de BI tradicional, los proyectos de la primera etapa a menudo parecen tener buenos resultados, pero las nuevas necesidades y nuevos proyectos de la empresa quedarán obsoletos o inacabados.

Afortunadamente, existe la computación en la nube. El concepto de software como servicio (SaaS) ha subvertido por completo el negocio de software tradicional: el pago bajo demanda, el acceso en línea a los recursos y la iteración rápida constituyen el nuevo estándar de comprensión de los servicios de software para empresas en la era de Internet.

Los proveedores de BI tradicionales han estado pidiendo "ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales acertadas" durante muchos años. Ahora bien, además de un montón de sistemas de informes, algunos árboles de decisión y otros algoritmos estadísticos, ¿qué queda? Las empresas tradicionales han introducido mucha consultoría de BI y han escrito tantos informes. ¿Cuánto valor está sucediendo realmente? Fundamentalmente, en los proveedores de BI tradicionales, el público objetivo son sólo los jefes, y la toma de decisiones y la ejecución están desconectadas, incapaces de descender a la primera línea y, en última instancia, se convierten en un proyecto para salvar las apariencias que no puede producir valor real en absoluto. El fracaso del BI tradicional es el resultado de que los negocios impulsados ​​por la tecnología conducen al vaciamiento de la tecnología. Este tipo de desarrollo con fines de declaración será inevitablemente eliminado por la historia.

Para que el big data corporativo funcione, el público objetivo debe ser aquellos que realmente realizan operaciones, análisis y analizan datos en la primera línea del negocio: ¿por qué ha disminuido la actividad de los miembros registrados de xxx APP? ¿hoy? ¿Por qué los productos xxx se venden más por la mañana que por la tarde? ¿Por qué el anuncio del canal xxx es ineficaz durante una semana? .....Es imposible esperar a que el jefe responda a estos escenarios empresariales reales que suceden todo el tiempo. Si realmente desea obtener resultados en tiempo real cuando los empleados tienen ideas en mente, necesita herramientas de análisis de datos para reducir el umbral técnico tanto como sea posible, mejorar en gran medida el rendimiento técnico y mostrar hermosos gráficos de datos con solo arrastrar y soltar. Lo mejor es tener en cuenta tanto el PC como los dispositivos móviles. Sólo haciendo un buen uso del análisis de datos los departamentos comerciales pueden maximizar el valor de los datos.

La tecnología basada en datos no es solo para el jefe, sino que también debe disolver los datos en la sangre de cada empleado común de la empresa, para que la tecnología basada en datos no se convierta en una charla vacía.