蘿卜-robbie

大數據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……，好像什么行業都能與大數據搭上邊，又似乎一切都可以大數據了。對于經歷過多年企業信息化的傳統企業來說，大數據對于他們既清晰、又迷茫，他們有過數據倉庫、數據挖掘、商業智能（BI）概念的洗禮，但又看不懂“大數據”與之前的概念有哪些不同。

按照百度百科的解釋，大數據技術(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件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的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數據的一些特征，對于企業如何開發大數據、利用大數據進行運營管理，并沒有過過多的指導。

本文建議傳統企業在建設大數據系統的過程中，不僅要建設數據分析平臺，更要構建起一個數據分析的生態圈，讓人人都是分析師，讓數據分析滲透到企業運營的每個環節，真正實現數據運營、科學決策的管理模式。構建數據分析生態圈，可以概括為“兩個市場，一個平臺”，兩個市場是指業務數據市場、分析工具市場，一個平臺是分析觀點分享平臺。

一．業務數據市場，讓業務數據變得開放透明。

業務數據是分析的源泉，沒有數據就談不上大數據。企業經過多年的信息化建設，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，數據缺乏整合，而且底層數據庫都是經過專業設計、復雜度較高，非廠家技術人員難以使用，通常都是利用定制報表的方式進行分析和使用。因此，在利用數據上存在著數據提取難度高、報表需求響應慢、數據準確性差等問題。

產生上述問題的原因在于，傳統數據結構復雜，對業務人員不開放，利用報表的方式提供數據時，需求人員期望的數據與技術人員提供的報表之間存在著巨大的鴻溝。建設業務數據市場就是將各業務系統的數據進行抽取、清洗、整合之后，按照業務過程重新進行整合，封裝為統一粒度、統一維度的數據庫表。這些數據表的特點就是能被業務人員所理解并解讀分析，這樣業務人員可以在較早期就發現數據中間存在著的問題。在建設數據市場的過程中，有幾點需要特別注意：

l  采用維度建模方法，以“易懂性、易用性”為原則。業務數據市場的數據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，數據結構應該符合多數人的直覺，而非像傳統“三范式”那樣，需要借助復雜的ER圖才能表述清楚。對于專業的IT人員，尤其是要抵制將維度模型設計成“雪花模型”以節省數據重復、增加靈活性的誘惑，從而帶來模型復雜性的代價；

l  全面梳理業務，實現數據的互聯互通。傳統企業的業務系統，多數是煙囪式的軟件系統，若不在企業層面進行業務梳理，就不能很好地對數據進行整合，提取有價值的信息。在整合數據的過程中，必須要有統一的維度才能有效實現數據整合，比如，統一的客戶編碼、身份證號等，所以梳理企業層面的統一維度是實現數據整合的關鍵步驟；

l  分主題、穩步推進。企業運營涉及的業務過程眾多，眉毛胡子一把抓是不可能的。在建設企業數據市場時，要根據企業的特點，優先建設對運營最重要的業務，盡快投入使用，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框架。

數據是一座金礦，但還需要依賴好的工具才能將金子提煉出來。直接分析原始數據雖然靈活，但更加適用于高水平的人員，對于大多數的一線員工，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匯集分析工具的地方，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，一是制作分析工具的開發平臺，一是運行分析工具的門戶平臺。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件系統滿足需求，企業可以根據實際情況，或采購、或使用開源，搭建這么一套軟件系統，既能讓企業自己定制報表、分析圖表，也能將制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，可以利用數據市場中的數據開發出各類查詢報表、分析圖表等；

三．分析觀點分享平臺，讓數據分析社交化。

大數據時代，在數據充裕的同時，帶來了有價值分析結果的匱乏。數據分析，絕對不是高高在上的陽春白雪，而是需要人人參與、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。

分析觀點分享平臺的建設，采用類似于朋友圈、微博等社交媒體的機制，讓每個人都有機會表達對數據的分析觀點，通過轉發、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，轉發、評論的人有參與感，企業從中獲取到對運營決策有價值的想法，基于數據分析過程實現了科學、民主的決策。在建設分享平臺的過程中，有幾點需要注意：

l  人員關注機制。由于企業運營不同于互聯網，存在著一定的封閉特性，不建議采用微博關注的開放性，而應該采用朋友圈類似的“關注－同意”的朋友機制，避免不適當的關注帶來的信息泄露；

l  分享范圍控制。由于企業數據的特殊性，員工在分析觀點的時候需要控制分享范圍，避免機密信息的泄露。控制分享范圍，既要有人工控制，也要從平臺層面通過權限控制，如財務數據的分享范圍僅限某幾個部門或人員等；

l  分享觀點排序算法。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，一個平臺”，一定可以充分發現數據價值，在大數據的浪潮中游刃有余，真正實現數據運營、科學決策的管理模式，避免經驗決策帶來的錯誤。