當傳統企業遇上大資料

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大資料絕對可以算得上當下的流行話題，購物要大數、出行要大數、看病要大數、上學要大數……，好像什麼行業都能與大資料搭上邊，又似乎一切都可以大資料了。對於經曆過多年公司資訊化的傳統企業來說，大資料對於他們既清晰、又迷茫，他們有過資料倉儲、資料採礦、商業智慧（BI）概念的洗禮，但又看不懂“大資料”與之前的概念有哪些不同。

按照百度百科的解釋，大資料技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為協助企業經營決策更積極目的的資訊。大資料的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。顯然上述解釋僅僅是描述了大資料的一些特徵，對於企業如何開發大資料、利用大資料進行運營管理，並沒有過過多的指導。

本文建議傳統企業在建設大資料系統的過程中，不僅要建設資料分析平台，更要構建起一個資料分析的生態圈，讓人人都是分析師，讓資料分析滲透到企業運營的每個環節，真正實現資料運營、科學決策的管理員模式。構建資料分析生態圈，可以概括為“兩個市場，一個平台”，兩個市場是指業務資料超市、分析工具市場，一個平台是分析觀點分享平台。

一．業務資料超市，讓業務資料變得開放透明。

業務資料是分析的源泉，沒有資料就談不上大資料。企業經過多年的資訊化建設，一般都會有多套業務系統在運行，如辦公自動化系統（OA）、財務管理系統、ERP系統等不一而足，但這些業務系統都是孤島式隔離，資料缺乏整合，而且底層資料庫都是經過專業設計、複雜度較高，非廠家技術人員難以使用，通常都是利用定製報表的方式進行分析和使用。因此，在利用資料上存在著資料提取難度高、報表需求響應慢、資料準確性差等問題。

產生上述問題的原因在於，傳統資料結構複雜，對業務人員不開放，利用報表的方式提供資料時，需求人員期望的資料與技術人員提供的報表之間存在著巨大的鴻溝。建設業務資料超市就是將各業務系統的資料進行抽取、清洗、整合之後，按照業務過程重新進行整合，封裝為統一粒度、統一維度資料庫表。這些資料表的特點就是能被業務人員所理解並解讀分析，這樣業務人員可以在較早期就探索資料中間存在著的問題。在建設資料超市的過程中，有幾點需要特別注意：

l  採用維度建模方法，以“易懂性、易用性”為原則。業務資料超市的資料是供企業分析人員使用，他們更多的是不懂技術的業務人員，資料結構應該符合多數人的直覺，而非像傳統“三範式”那樣，需要藉助複雜的ER圖才能表述清楚。對於專業的IT人員，尤其是要抵制將維度模型設計成“雪花模型”以節省資料重複、增加靈活性的誘惑，從而帶來模型複雜性的代價；

l  全面梳理業務，實現資料的互聯互連。傳統企業的業務系統，多數是煙囪式的軟體系統，若不在企業層面進行業務梳理，就不能很好地對資料進行整合，提取有價值的資訊。在整合資料的過程中，必須要有統一的維度才能有效實現資料整合，比如，統一的客戶編碼、社會安全號碼等，所以梳理企業層面的統一維度是實現資料整合的關鍵步驟；

l  分主題、穩步推進。企業運營涉及的業務過程眾多，眉毛鬍子一把抓是不可能的。在建設企業資料超市時，要根據企業的特點，優先建設對運營最重要的業務，儘快投入使用，逐步完善，比如，一個銷售類的企業可以先將訂單業務整合起來；

二．分析工具市場，打造適合需要的分析架構。

資料是一座金礦，但還需要依賴好的工具才能將金子提煉出來。直接分析未經處理資料雖然靈活，但更加適用於高水平的人員，對於大多數的一線員工，應該提供更加易用的分析工具，如報表、圖表、報告等，將業務指標以形象的方式展現出來。分析工具市場就是企業內部彙集分析工具的地方，提供給員工根據自身情況使用。

分析工具市場包含兩部分功能，一是製作分析工具的開發平台，一是運行分析工具的門戶平台。在建設分析工具市場的過程中，有幾點需要注意：

l  分析工具市場建設。從技術角度來看，分析工具市場可以找到眾多的軟體系統滿足需求，企業可以根據實際情況，或採購、或使用開源，搭建這麼一套軟體系統，既能讓企業自己定製報表、分析圖表，也能將製作好的分析報表展現出來；

l  分析工具的開發以企業自身為主，外購為輔。分析工具與業務特點、與人員使用習慣等因素緊密關聯，其需求變化頻率高，全部依賴外部廠家開發，則一方面費用較高，另一方面需求響應也不及時，可能等開發出來，分析的需求卻沒有了，因此企業要培養自己的開發隊伍，可以利用資料超市中的資料開發出各類查詢報表、分析圖表等；

三．分析觀點分享平台，讓資料分析社交化。

大資料時代，在資料充裕的同時，帶來了有價值分析結果的匱乏。資料分析，絕對不是高高在上的陽春白雪，而是需要人人蔘與、百家爭鳴的氛圍，要在企業內部樹立人人都是分析師的理念。

分析觀點分享平台的建設，採用類似於朋友圈、微博等社交媒體的機制，讓每個人都有機會表達對資料的分析觀點，通過轉寄、評論機制，讓有價值的觀點浮上來，在這個過程中，分享觀點的個人可以獲得成就感，轉寄、評論的人有參與感，企業從中擷取到對運營決策有價值的想法，基於資料分析過程實現了科學、民主的決策。在建設分享平台的過程中，有幾點需要注意：

l  人員關注機制。由於企業運營不同於互連網，存在著一定的封閉特性，不建議採用微博關注的開放性，而應該採用朋友圈類似的“關注－同意”的朋友機制，避免不適當的關注帶來的資訊泄露；

l  分享範圍控制。由於企業資料的特殊性，員工在分析觀點的時候需要控制分享範圍，避免機密資訊的泄露。控制分享範圍，既要有人工控制，也要從平台層面通過許可權控制，如財務資料的分享範圍僅限某幾個部門或人員等；

l  分享觀點排序演算法。綜合多種因素對發表出來的觀點進行排序，以便讓展現到每個人眼前的都是最符合期望的內容，營造一個良好的分享環境，避免劣質內容驅逐優質觀點給生態圈帶來的毀滅性打擊。

相信企業通過建設“兩個市場，一個平台”，一定可以充分探索資料價值，在大資料的浪潮中遊刃有餘，真正實現資料運營、科學決策的管理員模式，避免經驗決策帶來的錯誤。

當傳統企業遇上大資料