数据分析可视化工具面临业务技术双挑战（下）

amywu

　　上篇由于篇幅有限，给大家吊足了胃口都还没有开讲关于大数据技术与商业智能之间的新关系，如何才能帮助数据分析可视化工具攻破业务与技术的双挑战。现如今的数据分析可视化工具已经不再那么适用于当下的企业，技术上有所更新才能给企业带来业务上的发展。

　　但是关于国内的大数据技术能否帮助企业的商业智能工具弥补技术上的问题，还是很有争议的。当然，也有人指出，大数据没有那么不可接近，只是人们神化了它，其实它还是可以为数据分析可视化工具提供帮助。

　　大数据为商业智能的发展提供土壤

　　大数据是商业智能发展不可分割的载体。随着互联网的高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据也随之而来，这些都为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能。商业智能和大数据本质上都是从数据驱动认知到数据驱动决策。大数据能够给商业智能提供高纬度数据，例如网络浏览数据、运营商数据、通讯数据等。

　　随着大数据技术的发现和场景拓宽，可视化技术也日益成熟，通过可视化数据大屏，用户可以构建强大、全面的“管理驾驶舱”，无需专门设计，就可以将企业的数据管理信息完美地投放在任何屏幕，比如交易大厅、管控中心、生产车间、展览中心等地的LED大屏上，并可以实现完美的自适应效果，还支持用户对于大屏的展现内容进行DIY的设计。

　　大数据让应用场景多元化

　　过去，商业智能主要应用于金融、银行、电商、零售等领域，在企业的应用集中在财务、销售、供应链等板块。对于一些电子电器的感知数据、精准的客户数据以及消费行为数据等还存在缺失。类比人类智能，人工智能可分为赋予机器语音、图像等感知能力的感知智能和赋予机器思考能力的认知、决策智能。认知能提升感知，感知也会辅助决策，例如智慧商超中机器视觉对客流属性、消费行为的观察、记录可辅助商超做出营销决策。

　　大数据技术除了在传统行业上的应用之外，在如今移动互联的大背景下也有了一定规模的商业应用。移动数据分析平台，提供移动端的数据分析和展示方案。采用HTML5和原生APP两种解析方式，具有良好的交互体验，多重安全防护，以及能够媲美PC端的功能：移动端数据录入，数据查询，数据联动与钻取，扫码输入，批注分享等等。同时能够支持与微信企业号以及钉钉的集成，满足多场景的移动数据分析需求。

　　大数据、商业智能各有春秋

　　在技术领域，虽然传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术都似乎处于落后边缘，因为它解决不了海量数据的处理问题，但也并不能全盘否定或替代成大数据。企业采用SAP HANA或是Essbase都是基于这个问题优化的方案。

　　大数据分析厂商面临空前挑战

　　随着数据量的爆炸增长，大数据处理的技术难度也呈指数级增长，传统的数据公司如果不能完成技术转型，或有可能被无情淘汰。我们对国内外大数据领域的活跃公司进行了统计分析，目前活跃在一线的大多是新互联网科技型公司如谷歌、facebook等，得益于自身强大的技术积淀来应对大数据。

　　大数据技术和商业智能是相辅相成的，谁也离不开谁。未来还是需要数据分析可视化工具，BI这一套是会长期存在的。但是BI技术需要迅速提升。而同时也要通过全新的数据技术手段来拓展和优化业务。齐头并下，共同解决业务和技术的挑战。

　　数据分析可视化工具面临业务技术双挑战（上）：http://bbs.sunwy.org/thread-236473-1-1.html

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