效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变
发布时间:2017-11-16 游览量:2731
历时三天(11.14-11.16)以“数据融合,创建未来”为主题的第二届中国国际大数据产业博览会在北京国家会议中心圆满落幕,Smartbi荣获“大数据行业产品创新奖”。本次博览会上,Smartbi副总徐晶发表“自助探索分析助力企业智慧化运营”的主题演讲。
自助探索分析——
自助指的是who(谁来操作)
探索指的是how(如何操作)
分析指的是分析数据
大多数人的认知是感性的,举个例子,帮助大家理解什么是自助探索分析
在这个故事中,主角是一位有购车需求的同事(等同于企业中的业务用户),她想从热销车型中(这是一份真实的数据)逐步筛选出心仪的汽车,她陆续按时间(8月)、车类(轿车)、级别(紧凑)、车系(不看韩系和法系)进行了数据提取,当然在选车的过程中,她也在思考自己的需求,比如增加了销量大于10000的要求,也想起来同期增长率对于自己有重要的参考意义(毕竟中国人都喜欢买涨不买跌),最后系统提供给她一些候选车型做为参考!
这就是一个自助探索分析的典型例子,使用者没有IT工程师的技能,甚至连鼠标都没有使用(基于AI技术),而且是在没有任何预制报表、仪表盘的情况下,基于深度学习好的数据模型进行了从无到有,从粗到细的数据筛选过程!
其实如果使用者是企业内部的分析师,也可以通过语音制作柱图、饼图、地图等可视化分析,毕竟图形更为直观!
是的,因为技术的进步,企业内部的数据分析已经可以轻松呈现在所有业务人员的面前,可谓“人人都是数据分析师”,但技术往往不是驱动企业变革的关键因素,尤其是“谁进行数据分析”这个严肃问题摆在CEO面前的时候。
大多数Self-BI产品厂商的宣传,都会告诉你安装个软件就万事大吉,从Smartbi来看完全不是这样的,如果不能从认知上、从管理上深入分析和强力推动,再易用、再强大的软件最后都会交给“实施商”使用,变成软件项目交付过程的一个部分。况且,易用和强大本身就是矛盾,这是哲学思想给我们的基本认知,除非你面对的不是软件,而是一个真正的AI!
那么,对于自助探索分析在企业中如何起到数据运营支撑的作用,应该考虑哪些基本问题呢?我想给大家分享一下Smartbi服务民生银行3年来的心得和体会!概况如下图:
1、首先需要明确主角是“人”,是对数据分析有潜在需求的业务用户,而不是领导也不是IT;
2、其次需要设计好元数据服务及数据质量、安全的管控体系,明确职责和分工;
3、然后不要将所有数据分析的责任强加于业务人员,需要发挥帮学带的作用,逐步见效;
4、最后利用好激励的管理办法,让能做好数据分析的业务用户得到“名”和“利”;
这个图非常概况和精要(版权属于Smartbi),完整全面的界定了各个角色在平台中的作用,从中我们可以知道工具本身起到的是“润滑油”的作用,决定了效率的高低。
说到数据分析的工具,尤其是面向业务人员的软件工具,我想所有IT同行都有这样的感触:
当IT和业务是服务-消费的关系时,需求千奇百怪(从IT视角),单就一句话就能让小伙伴的内心崩溃——“你就给我一个像Excel的就行,对了,性能3秒以内!”
类似这样的需求如图一样层出不穷,从表格到图形、从报告到大屏幕,甚至随着AI的普及,很多用户已经不想学习软件操作了,这个大数据分析的世界真的就是这样变得越来越疯狂。
是的,我们也认识到单一工具难以满足所有的需求,数据分析的平台化是大势所趋,于是我们全新开发了Smartbi Eagle自助数据分析平台,将核心理念加以实现。
在平台的设计和功能开发中,我们将自助分析按照toolkit的方式进行了集成,提供包括:
1、基于Office插件的报表和报告设计器,业务用户无须登陆IE,在Excel/PPT/Word即可!
2、纯浏览器的探索分析,包括基于表格的OLAP和基于可视化的仪表盘,以及无须鼠标操作的智能语音AI——小麦!
无论功能多么全面,聪明的用户总会把性能作为验收的门槛,这方面我们也做了方案的集成研究,目前可以做到的成果还可以汇报一下:
如果你是DBA,可能10秒对你来说没有感觉,可你要知道,这个性能的前提是”自助分析“,也就是说,SQL语句是无法预料的,因此这个结果是在无索引情况下测试的。
最后总结一下,企业中要想做好数据运营的平台建设,需要从这八字方针着手“数尽其用、人尽其才”,Smartbi Eagle在丰富自身功能的同时,也希望和大家一起分享成果,推动企业管理的效率提升。时间很短,简单分享一下,谢谢!
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