思迈特软件副总裁徐晶：数据挖掘加持下，商业智能的未来发展趋势

　　徐晶(思迈特软件副总裁)：各位中国软件网的朋友曹总，尊敬的同行，很高兴有这个机会，分享一些自己个人的观点。我的PPT整理的比较简单，希望大家有一些启发，最后希望大家能够记住我们这个品牌，Smartbi。

　　我特别想感谢一下我们摄影师，我们这个团队，能把我马上变得这么高大上，而且能瘦一点。

　　我们公司名字叫做思迈特软件，是广州的一家公司。今天正好是我们八周年生日，下午我们公司有很多活动。我们公司成立八年以后，客户群有三大类：

　　一、金融类客户。

　　包括中国银行、民生银行、泰康人寿、中信证券等等。

　　二、企业类客户。

　　占我们大概1/3。

　　三、政府类客户。

　　我们的客户比较多，我就不说了，二维码可以扫描一下。既然我的题目《数据挖掘对商业智能未来的影响》，我想商业智能首先这个概念，先表达一下自己的理解。因为我自己从毕业到现在一直在做BI的工作，我对它的理解分为三层：

　　第一层：数据准备。

　　我们做BI很久以前，都是从ETL开始，数据准备现在成为BI的一个标配。

　　第二层：数据分析。

　　第三层：这个环节里可以有很多种做法，我先抛到后面去说。中间有三层不同的类型。最后做完数据分析，有一个应用，这种应用有很多方式(共享、报告、交流、协同)，都属于共享，这是BI大方面包含的哪些内容。

　　概念介绍完以后，我们再看看为什么现在说BI?因为我已经说了十几年，我之前很多人还在讲BI，这个词为什么还这么火，我们看看数据就知道了。

　　Gartner大家都很了解，今年初做过一项全球统计，大家愿意把钱预算花到哪里去?这个表不知道有没有见过。我解读一下，就是说CIO很多地方可以投资，增加预算，在什么地方增加预算最多呢?就是在BI和数据分析上。有45%(将近一半)的CIO，都愿意在上面增加预算。这说明数据分析对于企业来说是多么关键。

　　第二个数据，IDC。全球在这个领域上整体的业务规模多大?有24个。就这么大一个盘子，还以10%的速度在增长。我们国内速度更快，中国的BI市场增长，年增长在30%左右，这是几个外部机构第三方评估出来的。未来我们可以达到百亿规模，BI领域还是非常、非常热。

　　热，我觉得要冷静思考一下，我想说自己的观点。我怎么思考呢?很冷静。它肯定属于一个增长，如果是说现在数据分析或者BI，能够满足客户需要了，还会增长吗?我觉得就要平静了。之所以有这样一个高速增长，说明我们现在还没有满足客户的需求，这是显而易见的。

　　在这个情况下，新技术、新产品、新概念，应该说是层出不穷。从我毕业到现在经历了好多、好多概念的冲击，我想梳理一下，还是用比较权威的一种概念分类：传统BI、自助BI和智能BI，这三个阶段从暴露的所有文章来看和报告来看，都是从左向右的关系。这是一个替换的关系吗?我觉得需要在里面进行思考，为什么会这么提?

　　这个细节大家注意，这个图里面后面包含两个虚线，我也在思考为什么出现这样一个设计，这是我今天演讲的关键。BI在干什么样的事情，其实解决让企业里的更多人，去用到数据分析，能享受数据分析带来的结果(价值)。

　　再一个，能够真正给我提供很深度的，满足我的深度要求。我们二象限分开，一个水平、一个垂直，可以看很清楚了。传统BI，刚才是一个水平线的三个阶段，我们重新来看。

　　传统BI，在人比较少的应用。因为一般来说，传统BI都由第三方定制开发出来，是给领导看的，用的人比较少，所以在象限的左侧。深度呢?应该说用的还不错，并不是那么高。我们用这个思维来看，自助BI或者智能BI放在什么地方呢?我放在这个位置，会什么会放得稍微靠下一点呢?为什么放在右边一点呢?因为自助让业务人员来用，业务人员自己来做数据分析(报表、图形、仪表盘)。你可能把一个比较复杂的计算公式扔给业务人员去算吗?按技术来说，我们比较强大的能力会赋予业务人员呢?不可能的。有兴趣的可以聊我们现在大客户用到自助分析的已经碰到一些问题了。

　　也就是说，能满足自助分析的程度比较低，能做的事很简单，可以让更多人用到。你们注意中间这个车了没有?这个细节很有意思。

　　刚才说传统BI是由第三方开发出来的东西，像不像我们去打，网约车，让别人给我开车。自助BI正好是我们自己开车，自驾车、私家车，更多人掌握这个能力以后，可以自己开车了，这个比喻是非常有意思的。

　　智能BI呢?刚才说数据挖掘会把商业智能引到哪里去?我想智能BI肯定往一个好的方向(右上角)越靠右边越好，怎么理解呢?首先，我们先把这个概念抛开，不是说一定的数据挖掘，我们应该说人工智能或者AI。

　　首先，智能化要向右边发展，让更多人去用，怎么才能用起来呢?要降低操作门槛，这里有一个小的视频，是不是能播出来?我们试一下。

　　(播放视频)

　　这是我们为了让更多的业务人员用自然语言交互的方式，摆脱鼠标来进行数据分析，我们的一种探索，这个界面录像是两年之前，我们领导的一个女儿配的音，挺有意思。

　　还有一种方式是数据挖掘，既然提到数据挖掘，肯定有人会知道数据挖掘是什么东西，要去建模的。建模的过程，在以前传统BI的时候谁做呢?必须有一个数据挖掘的团队帮你做。

　　现在怎么做呢?现在由业务人员和我们的技术顾问坐在一起，一步一步进行数据分析来做数据建模。这里有一个小的录像，可以放一下。

　　(播放视频)

　　这个没有声音，就是一个操作过程，非常简单。我们在每一步都可以对它进行数据检查，输出结果，你可以操作执行的每一步，对里面的算法每一个进行调整，整个过程都是可视化的方式完成，这就降低了操作门槛。只有这样才能在象限里尽量靠右，让更多人去用它。

　　第二个方向，既然是一个象限，向右我们知道怎么做了。向上呢?怎么变得更强大一点呢?我们要深度挖掘数据本身的价值。

　　一是算法层面，各种各样的算法要变得更可配置、更组件化，更好去设置，这是一方面。我就不说了，咱们常见的算法都在这边。

（编辑：广西网）

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