丁海驁

“根據(jù)IDC在2021年做的一項調(diào)查顯示：企業(yè)在大數(shù)據(jù)的世界里，依然面臨很多的挑戰(zhàn)：尤其是那些龍頭的企業(yè)，雖然他們投資了大量的成本去解決這些挑戰(zhàn)，但效果非常有限?！眲⒅呛?，Qlik大中華區(qū)董事總經(jīng)理日前在一次媒體活動時，分享的IDC的數(shù)據(jù)顯示：目前在應(yīng)用企業(yè)當中，自認擁有足夠的可用于市場分析的數(shù)據(jù)的企業(yè)，只占被調(diào)查企業(yè)的44%：而且只有29%的被調(diào)查企業(yè)管理者認為，當他們在做業(yè)務(wù)決策時，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析工具，能夠給出有效的支持。

BI（Business Intelligence，商業(yè)智能），是與ERP一樣“歷史悠久”的企業(yè)管理軟件之一，其最核心的價值，是通過對數(shù)據(jù)的挖掘、收集、管理和分析，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘?qū)ζ髽I(yè)業(yè)務(wù)有價值的決策依據(jù)。在軟件信息化時代，BI憑借可量化定義的準確性特點，成為眾多企業(yè)管理者相當信任的數(shù)字化手段之一。Qlik就是這一領(lǐng)域的代表廠商。

在劉智宏看來，雖然企業(yè)IT應(yīng)用已經(jīng)從軟件時代走進了大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量獲得了幾何數(shù)量級的增長，但是對于應(yīng)用企業(yè)來說，實際上對于數(shù)據(jù)的利用能力和應(yīng)用效率并沒有得到本質(zhì)上的提升。對于眾多的企業(yè)而言，雖然已經(jīng)充分認識到了數(shù)據(jù)對于企業(yè)業(yè)務(wù)的價值，但是這種認識目前僅僅停留在理論層面，并沒有真正在企業(yè)的現(xiàn)實業(yè)務(wù)層面發(fā)揮作用。這其中，主要是由于兩方面原因。

首先，對于企業(yè)而言，“數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力”的缺乏是發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的第一道門檻?！爱斊髽I(yè)的管理者在反思，為什么花了那么多錢，用了那么多的工具、科技，還是難以從數(shù)據(jù)中真正獲得對業(yè)務(wù)產(chǎn)生直接價值的能力？”劉智宏強調(diào)，這部分的企業(yè)管理者常常會發(fā)現(xiàn)：除了科技手段以外，他們自身的數(shù)據(jù)素養(yǎng)不足也是一個很重要的原因：“就算拿到了很多數(shù)據(jù)，大家還是很掙扎怎么才可以憑借商業(yè)的洞察力來做決定？”

其次，現(xiàn)在眾多企業(yè)難以從數(shù)據(jù)中發(fā)掘價值的根本原因，與企業(yè)不同部門對于數(shù)據(jù)的理解和認識不統(tǒng)一有關(guān)。“我們看到：很多企業(yè)會把數(shù)據(jù)集成和業(yè)務(wù)智能分開成兩個獨立的領(lǐng)域，前者交給IT部門去實現(xiàn)，后者由業(yè)務(wù)部門來主導(dǎo)。而這從根本上來說，就使得在同一個企業(yè)中，在對數(shù)據(jù)的關(guān)注點、處理工具、應(yīng)用機制等各個方面上，產(chǎn)生了差異，導(dǎo)致企業(yè)對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用缺乏一致性，產(chǎn)生了孤島?！眲⒅呛攴治稣f：一般來講，IT部門關(guān)注的數(shù)據(jù)，通常都是歷史數(shù)據(jù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)，IT部門的工作原則往往是被動處理這些靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)；而對于企業(yè)業(yè)務(wù)部門而言，所謂業(yè)務(wù)智能，需要處理的是即時問題，因此業(yè)務(wù)部門除了要關(guān)注歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)外，更多需要即時數(shù)據(jù)的支持?！袄?，剛剛在零售門店產(chǎn)生的問題，需要管理層立即給出處理決策，那么管理層顯然需要更多的即時數(shù)據(jù)。但是在現(xiàn)有的企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用框架下：IT部門傳統(tǒng)意義上的平臺顯然難以提供足夠的支持——我們常常將其稱為被動的BI，或者被動的商業(yè)智能?！?/p>

與被動商業(yè)智能相對，Qlik提出了一個“主動智能”的概念?！斑@并不是一個單一的產(chǎn)品，Qlik希望通過這樣一個概念，幫助更多企業(yè)更新應(yīng)用數(shù)據(jù)的觀念，結(jié)合應(yīng)用Qlik自1993年以來所擁有的技術(shù)，讓數(shù)據(jù)真正在企業(yè)的業(yè)務(wù)中發(fā)揮更大價值?！眲⒅呛暾f。

從Qlik提供的相關(guān)資料看，其提出的“主動智能”概念，更多是強調(diào)在企業(yè)的IT和業(yè)務(wù)部門之間的融合、合作，彌合在企業(yè)中普遍存在的兩個數(shù)據(jù)孤島之間的裂痕。“我們稱之為數(shù)據(jù)分析管道：這個管道可以打通IT和業(yè)務(wù)兩個孤島，幫助企業(yè)從被動BI轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃又悄蹷I?！眲⒅呛杲忉尩溃骸拔覀兿Ｍ麑τ趹?yīng)用企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析不是在事后處理，而是在當時即時處理。而且，是通過整個數(shù)據(jù)生命周期來做分析、協(xié)同來產(chǎn)生洞察力?！彼绕鋸娬{(diào)：對于應(yīng)用企業(yè)而言，一個完整的數(shù)據(jù)生命周期，應(yīng)該是從數(shù)據(jù)產(chǎn)生的那一刻開始的，然后完成一個系統(tǒng)化、自動化的處理過程，最終落實在企業(yè)的現(xiàn)實業(yè)務(wù)中，并產(chǎn)生效益和成功?！斑@對企業(yè)來說，是提高投資回報最好的方法?！?/p>

作為“主動智能”數(shù)據(jù)全生命周期理論的支撐，劉智宏也重點介紹了Qlik在BI技術(shù)和產(chǎn)品工具層面所能提供的具體能力。

首先，Qlik能夠為企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)的能力，“針對數(shù)據(jù)整合，Qlik可以幫助客戶把不同的數(shù)據(jù)源——包括結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)，以及最后的商業(yè)數(shù)據(jù)整合在一起。”劉智宏說：“我們采集數(shù)據(jù)的方法是實時的，而且是自動化的，從而最大程度減少了人工的參與。同時，我們會提供一些企業(yè)的數(shù)據(jù)指標或者企業(yè)數(shù)據(jù)目錄。這對于客戶來講，他們就可以很清楚地知道數(shù)據(jù)是放在哪里，而且數(shù)據(jù)有什么樣的用途，這樣他們就可以針對這些數(shù)據(jù)進行管理、治理和訪問，從而對這些數(shù)據(jù)進行下一步的分析。”

對于數(shù)據(jù)的分析服務(wù)，是Qlik“主動智能”的另一個重點?！笆褂肣lik Sense實現(xiàn)分析現(xiàn)代化主要表現(xiàn)在：關(guān)聯(lián)差異、增強分析中的人工智能和主動分析。”劉智宏說，所謂“關(guān)聯(lián)差異”實際上是Qlik在闖蕩BI領(lǐng)域初期就已經(jīng)掌握的專門針對關(guān)聯(lián)分析的專利核心技術(shù)?！爱斎唬F(xiàn)在已經(jīng)有很多的新科技也加到了專利注冊中去，不再像二十幾年前的核心技術(shù)，而是增加了現(xiàn)在最常用的自然語言處理（NLP）。”至于“主動分析”，劉智宏強調(diào)，現(xiàn)在Qlik為企業(yè)客戶提供的方案，“都可以實現(xiàn)主動分析，相比被動分析有一些差異：很多是自動化和采用實時數(shù)據(jù)。加之采用了關(guān)聯(lián)引擎，所以可以為企業(yè)用戶提供有洞察力的報告，不再只是儀表盤：讓客戶可以看到問題出現(xiàn)在哪里，以便及早做出業(yè)務(wù)決定，也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的決定?！?/p>

在接受記者提問時，劉智宏也談到了關(guān)于企業(yè)提高“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”的問題。他認為，所謂“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”，從根本上說，是需要建立一種“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的意識和行為模式：“在公司，上上下下的溝通，都需要養(yǎng)成用數(shù)據(jù)來溝通，用數(shù)據(jù)來說話，用數(shù)據(jù)來支撐一個決定的習慣?！彼f。