左圖 近期召開的2015中國商務(wù)智能大會吸引了眾多企業(yè)的關(guān)注。

　　右圖 中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇在2015中國商務(wù)智能大會上發(fā)言。經(jīng)濟日報記者 董碧娟攝

　　

　　商務(wù)智能（BI）系統(tǒng)的主要框架

　　時值年尾，企業(yè)要么在沖刺業(yè)績，要么正啟動新一年規(guī)劃。此時，正是最需要新方法新思路的時候。商務(wù)智能可以讓企業(yè)獲得分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，從而優(yōu)化決策以獲取更多商業(yè)價值。在當(dāng)下激烈的市場競爭中，先人一步就能迎來商機。

　　商務(wù)智能“紅包”已經(jīng)開搶，你夠手疾眼快嗎？

　　相信數(shù)據(jù)科學(xué)——

　　從數(shù)據(jù)中獲得智能知識

　　“啤酒和尿不濕”是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個經(jīng)典案例。美國一家沃爾瑪超市通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在周末同時購買啤酒和尿不濕的人會比其他時間增加很多。他們在走訪中了解到，同時購買啤酒和尿不濕的顧客多是已婚男士，家中有需要尿不濕的小孩。這些男子奉妻子命到超市買尿不濕時，總會給自己買些啤酒，為觀看周末的體育比賽做準(zhǔn)備。得到這個規(guī)律后，超市人員把啤酒和尿不濕放在一起，讓顧客購買起來更方便。這個小調(diào)整讓超市啤酒和尿不濕的銷量大幅提升。

　　大數(shù)據(jù)是商務(wù)智能時代必須把握的機遇，同時也是必須正視的挑戰(zhàn)。據(jù)相關(guān)調(diào)查估計，采用大數(shù)據(jù)和海量信息管理的公司在各項財務(wù)指標(biāo)上，將超過未做準(zhǔn)備的競爭對手20%。2020年全球的數(shù)據(jù)資料存儲量將達(dá)到40ZB，中國將占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)量的22%?！?0ZB的數(shù)據(jù)量是什么概念？它約等于地球沙灘上所有沙?？偤偷?7倍?！敝袊茖W(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇說，大數(shù)據(jù)的到來已經(jīng)成為現(xiàn)實生活中無法逃避的挑戰(zhàn)，每當(dāng)我們要作出決策的時候，大數(shù)據(jù)就無處不在。

　　石勇介紹說，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法是通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法，進(jìn)而實現(xiàn)商務(wù)分析性知識的發(fā)現(xiàn)。然而，大數(shù)據(jù)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只占15%左右，其余都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)大量存在于社交網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等領(lǐng)域?！按髷?shù)據(jù)的不確定性表現(xiàn)在高維、多變和強隨機性等方面?！笔抡f，正是因為這種不確定性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法必須進(jìn)一步升級。

　　“如果把通過數(shù)據(jù)挖掘提取‘粗糙知識’的過程稱為‘一次挖掘’過程，那么將粗糙知識與被量化后主觀知識，包括具體的經(jīng)驗、常識、本能、情境知識和用戶偏好，相結(jié)合而產(chǎn)生‘智能知識’的過程就叫做‘二次挖掘’。從‘一次挖掘’到‘二次挖掘’類似事物‘量’到‘質(zhì)’的飛躍?！笔陆榻B，這種從數(shù)據(jù)中獲取智能知識的方法已經(jīng)被成功用于信用評分/實時信用卡審批系統(tǒng)、石油工程、網(wǎng)絡(luò)輿情輔助分析系統(tǒng)、金融與電商應(yīng)用等領(lǐng)域。

　　他舉例說，實時信用卡審批系統(tǒng)作為國際領(lǐng)先的行業(yè)技術(shù)已在美國NFM公司運行了4年，除了具有在大數(shù)據(jù)上數(shù)秒內(nèi)完成決策過程的高性能計算能力外，它能成功地對過去技術(shù)無法確認(rèn)的信貸申請者自動識別，其決策風(fēng)險幾乎為零。

　　“總之，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的管理決策由傳統(tǒng)‘模型驅(qū)動’的假設(shè)檢驗、因果分析決策變成了由‘?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動’的，并在需要的時候結(jié)合決策者主觀知識進(jìn)行相關(guān)性分析決策?！笔抡f。

　　了解自身需求——

　　避免商務(wù)智能常見誤區(qū)

　　當(dāng)下，智能知識正在不同領(lǐng)域的商業(yè)運營中釋放出巨大的應(yīng)用潛力。以醫(yī)療行業(yè)為例，據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，智慧醫(yī)療相關(guān)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模年度復(fù)合增長率將達(dá)到111.3%。然而，我們也應(yīng)看到，目前大數(shù)據(jù)對事件的預(yù)測準(zhǔn)確性有待提升、企業(yè)重視程度不夠等因素限制了商務(wù)智能的應(yīng)用。因此，企業(yè)需要擦亮“雙眼”，真正理解商務(wù)智能的含義，找到最適合自己的商務(wù)智能模式。

　　“商務(wù)智能是以數(shù)據(jù)集合為載體支持經(jīng)營管理中的決策制定過程?！北本┡d竹同智信息技術(shù)股份有限公司總經(jīng)理胡朝暉認(rèn)為，商務(wù)智能具有面向主題、集成性、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)永續(xù)變化等特點。他認(rèn)為，隨著數(shù)據(jù)量不斷增長，企業(yè)運用數(shù)據(jù)并從中創(chuàng)造價值的意愿和能力在不斷提升。數(shù)據(jù)驅(qū)動型的洞察對企業(yè)生存變得至關(guān)重要，這意味著商務(wù)智能分析仍是企業(yè)投資和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的重點領(lǐng)域。

　　作為一名在商務(wù)智能領(lǐng)域深耕20年的行家，胡朝暉向《經(jīng)濟日報》記者總結(jié)了商務(wù)智能建設(shè)上的幾種常見誤區(qū)——

　　第一種叫做“空中樓閣、BI（商務(wù)智能）欺騙”。在數(shù)據(jù)不全、管理不規(guī)范的情況下上一套“復(fù)雜”的商務(wù)智能系統(tǒng)，使其成為公司的“擺設(shè)”，稱之為“BI欺騙”。還有一種形式就是，建立無業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和模型的“空中樓閣”，實施結(jié)束后，系統(tǒng)便無人問津。

　　第二種叫“華麗的報表和查詢系統(tǒng)”。實現(xiàn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)報表常被作為BI應(yīng)用的開始，卻不應(yīng)是目標(biāo)。報表著重短期運作支持，而BI則關(guān)注長期的戰(zhàn)略決策。

　　第三種叫“面面俱到以至信息災(zāi)難”。商務(wù)智能系統(tǒng)主題模糊，缺乏主要的分析脈絡(luò)，造成數(shù)據(jù)太多、信息太少。其實，級別越高的領(lǐng)導(dǎo)，往往越需要簡明的信息。

　　第四種叫“業(yè)務(wù)不規(guī)范以致信息垃圾”。如果業(yè)務(wù)不規(guī)范，數(shù)據(jù)也可能成為垃圾，而從這些垃圾數(shù)據(jù)上提煉的分析也一定毫無價值。

　　胡朝暉認(rèn)為，商務(wù)智能應(yīng)從以下幾方面尋求突破：要去中心化，去重型化，從輕開始；要走下神壇，向“輕量化、移動化和社交化”等方向突破；模型設(shè)計應(yīng)直奔主題和需求，分主題地構(gòu)建模型，快速提交，容忍冗余。重新審視OLAP（聯(lián)機分析處理）的建模模式，盡可能地降低建模的復(fù)雜程度；多種媒介展現(xiàn)，注重客戶體驗。

　　理解新型環(huán)境——

　　學(xué)會運用“賽博經(jīng)濟”力量

　　商務(wù)智能離不開經(jīng)濟系統(tǒng)的支撐。在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)與諸多新產(chǎn)業(yè)融合共振的環(huán)境中，出現(xiàn)了一種“互聯(lián)網(wǎng)+”的新經(jīng)濟范式：賽博（cyber）經(jīng)濟。清華大學(xué)計算機系教授徐恪告訴記者，cyber作為前綴最早出現(xiàn)在諾伯特·維納1948年發(fā)表的《控制論》一書的cybernetics一詞中，cybernetics意為精于掌控。當(dāng)下，cyber通常被用作前綴，以說明與互聯(lián)網(wǎng)或計算機有關(guān)的情景?！叭欢鴆yber的含義遠(yuǎn)超網(wǎng)絡(luò)一詞的范圍，它包含物理網(wǎng)絡(luò)及在其上承載的數(shù)據(jù)和基于這些數(shù)據(jù)所作出的分析決策控制。”徐恪認(rèn)為，我們正處于賽博時代。

　　“賽博經(jīng)濟系統(tǒng)是以信息和知識為主導(dǎo)資源、以信息與網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟形態(tài)，是以計算機信息技術(shù)為基礎(chǔ)、依托計算機網(wǎng)絡(luò)平臺所進(jìn)行的各種經(jīng)濟活動及其在此基礎(chǔ)上所形成的各種經(jīng)濟關(guān)系的總和?！痹谛煦】磥恚啾戎R經(jīng)濟、信息經(jīng)濟和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟，賽博新經(jīng)濟能夠覆蓋全球、全人類，與人類社會、經(jīng)濟活動高度融合，具有改造傳統(tǒng)的更強顛覆性，同時擁有網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等更豐富的底層支撐手段。

　　“賽博是構(gòu)造社會、市場和行業(yè)全新格局的要素和力量。只有把資源在賽博經(jīng)濟的邏輯和機制下整合運用起來，才能形成功能和價值的‘強連接’，從而擁有發(fā)展空間和潛力?！毙煦≌f。

　　賽博經(jīng)濟具有4種基本形態(tài)特點，即數(shù)據(jù)經(jīng)濟、共享經(jīng)濟、虛擬經(jīng)濟和平臺經(jīng)濟。他對平臺經(jīng)濟給予了著重介紹：平臺戰(zhàn)略成為市場發(fā)展的趨勢，其核心在于把多邊市場內(nèi)部化，打造一個“生態(tài)圈”，促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)里的參與者能夠積極踴躍地產(chǎn)生互動，通過多邊參與者的充分互動提高平臺企業(yè)的競爭力。例如，蘋果、微軟、阿里等企業(yè)都是典型的多邊市場的企業(yè)。

　　徐恪認(rèn)為，平臺發(fā)展過程中會出現(xiàn)合圍與跨界競爭。多邊市場的平臺企業(yè)很多時候存在相互交叉的用戶群體，多個平臺會共同競爭這些用戶，此時平臺企業(yè)就會面臨其他平臺的合圍。同時，當(dāng)平臺企業(yè)發(fā)展到一定程度、積累起足夠用戶時，可嘗試提供更多針對現(xiàn)有平臺用戶特點的其他類型的服務(wù)，這種新服務(wù)對其他平臺企業(yè)來講就是跨界競爭?！皩τ谝?guī)模較小、服務(wù)范圍較窄的平臺企業(yè)，面臨其他平臺合圍和跨界競爭的風(fēng)險會變得更大?！币虼诵煦〗ㄗh，規(guī)模較小的平臺企業(yè)可以專注于某些具體的服務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行深入挖掘，發(fā)現(xiàn)更大的機遇。

　　“價格競爭也是平臺發(fā)展過程中的一個特征?！毙煦≌f，在多邊市場上，平臺構(gòu)建階段的成本是最高的，在這個階段，平臺企業(yè)之間愈演愈烈的價格戰(zhàn)使得補貼行為發(fā)生扭曲，補貼金額不斷增加。而一旦從價格競爭中脫穎而出，在平臺運營期就能夠?qū)⑦@些“資源”應(yīng)用到自己的平臺場景中，扭虧為盈?！暗?，需要正視的是，價格競爭是雙刃劍?！毙煦娬{(diào)。（經(jīng)濟日報記者 董碧娟）