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新的商业智能分析主要是关于管理、透明度和用户

2017-05-27
标签: 商业智能分析    智能分析    商业智能   

  随着大家进入2013年,大数据和分析世界大大地改变了。刚刚过去的这几个星期, 分析行业的思想领袖们谈论了新的分析技术的出现, 取代目前的商业智能-数据整合-企业数据库 (BI-ETL-EDW) 模式。这个新的技术从根本上反思了数据管理、分析透明度和用户消费因素到一个更具凝聚力的平台中, 消除了今天的分析App设计和部署造成的巨大延迟和浪费。

新的商业智能分析主要是关于管理、透明度和用户

  数据管理

  Hadoop已经成为大型和小型企业管理大数据的基础性的支撑。惊人的创新步伐随着最近的关于Greenplum Pivotal HD, Hortonworks Stinger和Cloudera Impala的发布而加速。这些项目的轨迹很清楚: Hadoop的主要提供商引入在Hadoop的HDFS上实时交互式查询。这将最好的两个阵营结合在一起 — 基于著名的SQL的查询处理加上HDFS的存储架构指数扩展的能力。

  分析透明化

  预测分析是数据驱动的领导制定他们下一个最好决策的基础。预测和统计范围里有很多技术在帮助企业更好的理解不太遥远的未来。今天预测分析的最大挑战是它以非常黑箱操作的方式进行交付。随着企业领导人更依赖于预测技术以做出更好的数据驱动的决策, 大家需要更多透明的方法。

  分析需要与数据沿袭的自我描述, 推导计算结果如何产生,以及对和对任何嵌入式算法背后基础数学的说明相结合。这就是大家认为分析需要在未来几年转变的地方; 迅速脱离黑箱的能力,有意识地把决策者请回驾驶座。这不仅是关于分析的输出, 而且在于它是怎样设计的, 其潜在的保真度和其固有的沿袭 — 这样对分析和信任才不是一种信仰的行为。

  用户消费

  即使实现了分析透明度, 许多地方仍然存在挑战: 要推出可重复的应用, 创造最佳实践, 跨机构的合作, 发展已建立的,无缝地结合模型, 最终要么共享最强的内容给更广泛的社区或安全地保持更高的分析常识产权。这个迭代, 响应用户消费的方式是现代分析成功的关键。这就类似分析应用商店真的可以驱动用户的采用。

  这把大家带到了新的分析技术。对现代的、专门的分析技术的需要是至关重要的。这种技术不担心进入它的数据源或数据形状,它能够无缝摄取结构化、非结构化和半结构化的数据源。它可以创建有意义的输出, 可以实现透明化预测分析, 可以为广泛的用户消费快速部署分析应用。

  最近, Gartner发布2013 商业智能(BI)和分析魔力象限, 而Wikibon发布了2013大数据市场预测。这两份报告都指向一个明确的信号, 即使分析是占据了中心舞台, 过去的商业智能-数据整合-企业数据库(BI-ETL-EDW)已不会是明天的需要, 会迅速成为无关紧要的东西。

  GigaOM的结构: 纽约上周举行的数据会议上的迹象更为明确地表明这种新的分析技术的转变。大家看到令人难以置信的, 令人震惊的验证,这样的未来已经出现:

  Hadoop (and NoSQL) 在大家如何管理数据上带来的明显改变,尤其是在PB数据量的规模上。

  超越黑箱分析之上R和Stata在学术界的崛起是商业世界走向的最强烈引导指向。

  分析技术的使用也开始从只由数据科学家, 通过预制的内容和应用程序普及到分析师和终端用户。


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