大數據分析領域的四大窘迫

在深圳大數據峰會上，永洪科技創始人&CEO何春濤依托他在BI和大數據分析20年的專業經驗，為大家解析目前大數據分析領域的四個窘迫，以及5年內全球范圍內大數據分析領域的發展趨勢，并就2016上半年永洪科技可喜的進展狀況向大家做了匯報。

大數據分析領域的四大窘迫

1、數據分析之數據準備瓶頸：OLAP

我們知道從上個世紀90年代，甚至包括80年代末，OLAP就已經被很好地使用了。但是我們知道企業的數據和運營的過程，是一個持續動態變化的過程，它需要在第一時間交給業務部門做數據分析，而OLAP做不到這一點。一旦有一個數據分析的變化，我們需要交給IT部門去重新構建OLAP。所以如果這個瓶頸不打掉，企業的數據化運營的鏈條是不通暢的，并且業務流程會很緩慢，同時企業的運營效率和競爭能力也會大打折扣。

2、大數據分析之找到答案瓶頸：靜態報告

如果我們采用郵件的形式溝通，假設今天發出去，第二天才有回復，那這一天就浪費了。靜態報告就跟郵件一樣，我們需要的是一個及時交互的過程，對數據進行分析、發掘它的價值。假如看到報告后，我們就發現了一個問題，然后可能就會去問第二個問題。比如華南的幾個業務增長發生了變化，上個季度可能是100%的增長，到這個季度增長降成了10%，這個時候我們就會去問為什么，但是靜態報告是不能告訴我們答案的。這個問題只能再交給IT部門重新計算一遍，再給出一張靜態報告。如果不打掉這個窘迫，會給企業數據化運營帶來很大的挑戰。

3、大數據分析之分析流程瓶頸：IT部門

一個企業里面有非常多的部門，假如有制造、市場、設計、人事、財務等部門。當這些部門有數據分析的需求時，他們都會遞交給IT部門，然后IT部門的加班非常嚴重，他們疲于應付，但是這樣做出的結果還非常不好，大家對IT部門的詬病都很深。比如做中秋節的策劃，這個促銷策劃需要一些數據分析的報告來支撐。但是IT部門很可能在中秋節之前，還沒有把報告交給市場部門，這會給企業的營銷帶來極大的不便。

4、大數據分析之廠商瓶頸：缺乏高質量的本土廠商

我們認為在國內缺乏高質量的本土廠商。以前大家在聊大數據分析這件事情時，很可能會說SAP、IBM等等，卻沒有一家真的做得很棒的本土廠商出現。也有一些本土大數據分析廠商，往往以非常低的價格和比較差的服務去做一些低端的市場。

我們知道其實在目前的中國，已經有非常多的好的企業，在各自的行業崛起。以前我們買一個電視機，可能要買東芝，后來我們可以買海爾。以前買空調需要買三菱，現在我們要買美的或者格力。在各個行業都發生了巨大的改變，有非常多的本土廠商在崛起，但是大數據分析這個領域，我們認為是沒有的。所以這是我們非常大的一個責任，希望可以和諸位一起深入有效地合作，去改變這個現狀，讓本土的廠商可以提供已有的服務和產品，幫助大家做好大數據分析的支撐和服務的工作。

最近五年全球的大數據分析的趨勢

1、探索性分析成為BI選型的唯一選擇

這是Gartner2012年、2013年、2014年、2015年連續4年的數據分析的研究報告，提到的唯一的一個共性，探索性分析已經成為BI選型的唯一選擇。在以前可能大家會說，數據分析我們就會用Cognos、BIEE或者BO，但是在今年Gartner的報告里面，Cognos和BO已經驅逐到第四象限，而BIEE已經被驅逐出去了。所以這樣一個探索性分析的潮流，已經完全改變了數據分析的現狀和未來。

為什么？就是因為之前我分析到的跟大家分享的那些瓶頸，其中業務人員自己動手基于數據做分析，從發現問題找到答案再采取行動，整個過程都已經變成了一個全球性的潮流。在這個方面，我也號召大家好好地審視一下自身的企業，到底應該怎么樣構建下一代數據分析平臺，去支撐未來5到10年的大數據分析的需求。

2、良好的企業管控下的探索式分析成為主流

早先業務人員使用數據分析，往往要使用一個離線的桌面程序，大家經常用的桌面程序是什么呢？Excel，還有包括后面出現的excel的高級升級版。這些離線的探索性分析的產品，在上個世紀90年代后期一直到2000年初，都獲取了非常大的市場。

但是后來從Gartner的研究報告我們可以看到，很多企業尤其是大中型企業已經發現，如果采用離線的分析工具來對數據進行分析，數據的使用是缺乏良好的安全管控的，有可能非常重要的銷售數據、生產數據，被分發到企業每個人員的終端筆記本上去了，這對企業的數據管控來說是非?？膳碌?。

我們目前構建數據分析，尤其對外提供數據分析的時候，有一個說法叫“數據不出口，數據服務要出口”，是什么意思呢？數據的原料是不能夠離開這個企業的，但是數據的服務是可以從這個企業遞交給第三方的。那么去中心化的探索性分析被放棄了，很重要的一點就是我們需要在良好的企業管控之下，去進行有序的、高質量的、高安全性的數據化運營工作。

3、云計算成為必然趨勢

我們可以發現一個大趨勢，最近這5年云計算已經變成了一個現實了。像國外的AWS、IBM，他們已經成為云計算非常大的玩家，在國內我們也看到有騰訊云、阿里云等眾多的玩家。云計算改變了企業的IT服務，但是從TEWI和Gartner市場的統計報告我們可以看到，幾乎所有大數據分析的廠商，他們收入的90%還是來自于線上的數據。為什么？這是一個很現實的問題，就是我們企業里面的數據，絕大多數的企業的數據，是不允許離開這個企業的。

所以我們分析這件事情的時候認為，企業的數據化運營工作，會變成一個以私有云和公有云混合到一起的服務工作。它肯定不會是以前單純的私有云的服務，也不會是大家想象的可能在未來5年，全部變成了公有云的服務，它會變成一個混合架構。

4、分析應用市場將涌現巨大的創業機會

目前大數據分析的相關技術還在持續的演進當中，包括云計算、深度分析、自然語言等技術正在不斷地成熟，并且會被引進到大數據分析這個領域里面，幫助企業更好地進行數據的價值發掘工作。

另外我們看到，商業智能與分析是一個充分競爭的全球化市場，它對創業者的要求是非常高的。比如說，永洪最開始創立的時候，就需要跟Cognos、BO一起去競爭，因為這個市場是沒有任何壁壘的，它不需要牌照，在全球是一體化的競爭工作。所以當我們創業者要去做這個領域的時候，一定要確保自己在這個領域具備足夠強的競爭力。另外我們也發現，雖然在平臺和支撐上面創業的機會不是很多，但是在應用市場這個機會非常的多。所以這給我們做垂直化應用的企業，帶來了很多的機會。

下一個趨勢，我們認為分析應用市場將會涌現出巨大的機會，永洪內部培訓很多同事，如果他們想做垂直的產品，我們也會把永洪的平臺開放給他們，讓他們基于永洪的產品去做像制造行業、銀行、能源、交通各個領域的垂直產品的分析。我們認為分析市場將來會標準化，如果有人基于某個平臺構建好一個分析應用之后，他可以快速地遞交給全球各地的用戶，這是基于標準化的前提所能夠達到的一個結果。那么在標準化基礎上，會誕生幾家很巨大的平臺廠商。

5、大數據分析未來有望像PC和汽車一樣成為企業標配

BI與大數據分析領域，我們認為它還是處于比較早期的階段，像20年代的汽車行業。20年代汽車還是一個非常小眾的市場，沒有進入每個家庭。它也有點像80年代的PC行業，當時整個上網機會還不是特別的多，如果要上機，我們需要單獨到一個IT中心去進行上機的申請和最后上機的實際操作。但是大家知道，從80年代以后到90年代到2000年，PC變成企業和家庭里面每個人的標配，到后來我們的手機變成每個企業和家庭的標配。那么大數據分析將來也會變成企業里的每個業務人員的標配。

我們認為這在將來一定會變成現實的，這是在現在和將來永洪和大家一起持續努力的一個方向。我們要讓企業里的每個人，都可以成為我們的用戶，都可以因為我們的數據分析的能力，給自己賦能。這就是永洪的一個愿景：釋放數據的價值，人人都是數據分析師。