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數(shù)據(jù)民主化的“神話”
來源:與數(shù)據(jù)同行  作者: 傅一平 2024-11-21 10:16:06
BI試圖通過降低數(shù)據(jù)的操作門檻來推進數(shù)據(jù)民主化,數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)治理讓數(shù)據(jù)民主化的廣度和深度進一步加強了。

15年前,公司IT部門數(shù)據(jù)團隊的一位大神去了市場部的分析室,從那個時候開始,IT部門就沒怎么接收到過這個科室的取數(shù)需求,因為市場分析室的人員會被要求掌握SQL語言,并且能夠在數(shù)據(jù)集市自己取數(shù)分析,其數(shù)據(jù)分析的效率飛起,這種數(shù)據(jù)文化延續(xù)至今。

我認為這是“數(shù)據(jù)民主化”的一種表現(xiàn)形式。

“數(shù)據(jù)民主化”這一名詞最早出現(xiàn)于20世紀90年代末和21世紀初,主要是伴隨著商業(yè)智能(BI)工具的發(fā)展而出現(xiàn)的。旨在探索如何將數(shù)據(jù)的使用權(quán)限從傳統(tǒng)的技術(shù)團隊擴展到整個組織中的業(yè)務(wù)人員,打破原有的“數(shù)據(jù)精英主義”模式。

自己見證了數(shù)據(jù)民主化在公司的發(fā)展歷程,雖然不能說整個公司已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)民主化,但在已經(jīng)數(shù)據(jù)民主化的部門,其體現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的水平是比較突出的,以下是一些典型表現(xiàn):

.領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)意識強,大小場合都會講要用數(shù)據(jù)說話;

.經(jīng)營分析報告質(zhì)量高,更關(guān)注行為和根因分析;

.對IT的分析依賴少,喜歡引入有數(shù)據(jù)背景的人;

.市場響應(yīng)速度快,擅長從數(shù)據(jù)中找到應(yīng)對策略;

.客戶標(biāo)簽需求很多,更強調(diào)精益運營;

......

那么,他們是怎么演變到現(xiàn)在這個樣子的呢?今天就來聊一聊。

第一階段 數(shù)據(jù)倉庫的起點

20多年前,公司的數(shù)據(jù)存儲和分析主要依賴數(shù)據(jù)倉庫,比如DB2,數(shù)據(jù)查詢和處理還是需要一定的編程技能,雖然只是簡單的SQL和存儲過程,但在當(dāng)年也算是硬技術(shù)了,再加上需要對公司的數(shù)據(jù)比較熟悉,因此,公司里會用SQL操作數(shù)據(jù)的人,基本就集中在數(shù)據(jù)團隊。這使得數(shù)據(jù)成為了少數(shù)人的專屬資源,形成了數(shù)據(jù)使用的“精英主義”現(xiàn)象。

同時,這一時期的業(yè)務(wù)非常簡單,業(yè)務(wù)部門最本質(zhì)的訴求就是看數(shù),需求形式更多的體現(xiàn)為報表和取數(shù),整個公司的報表20-30十張,1周取數(shù)個位數(shù)。

偶偶有業(yè)務(wù)部門會抱怨下報表和取數(shù)很慢,因此往往會搞個加急流程。自己當(dāng)年還偶偶玩玩小的技術(shù)創(chuàng)新,比如把取數(shù)按照區(qū)域維度由串行變?yōu)椴⑿?,但集中化的?shù)據(jù)支撐模式?jīng)]有根本改變。

第二階段 數(shù)據(jù)集市的啟蒙

數(shù)據(jù)倉庫集中數(shù)據(jù)處理能力比較強,擅長標(biāo)準化的建模,但如果要快速的支撐成百上千的個性化的數(shù)據(jù)應(yīng)用,卻不是它擅長的,因為它的并發(fā)能力不行,而且寫SQL要非常規(guī)矩,垃圾SQL搞崩DB2也是會發(fā)生的事。

公司的業(yè)務(wù)在發(fā)展,大量的報表取數(shù)需求迸發(fā)出來,單靠數(shù)據(jù)倉庫顯然不太能接的住。這個時候,數(shù)據(jù)集市就出來了,數(shù)據(jù)集市可以被認為是數(shù)據(jù)民主化思想的部門級解決方案。

為了滿足一線單位的快速靈活的數(shù)據(jù)需求,我們開始圍繞地域+業(yè)務(wù)維度建立了一個個的數(shù)據(jù)集市(ORACLE),每天大量的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫交換到數(shù)據(jù)集市,一線可以基于數(shù)據(jù)集市自己去開發(fā)所需的報表,數(shù)據(jù)響應(yīng)速度大大提升了??梢哉f,這是公司數(shù)據(jù)民主化走出的重要一步。

雖然一線的數(shù)據(jù)人員仍然主要是IT人員,但公司內(nèi)直接使用數(shù)據(jù)的人員規(guī)模的確提升了,其中不少人后來都轉(zhuǎn)去了業(yè)務(wù)部門,成為了業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)民主化的倡導(dǎo)者和技術(shù)帶頭人。

后來我發(fā)現(xiàn),公司最成功的數(shù)據(jù)民主化部門,并不主要得益于什么工具,而是得益于在人力上的IT基因優(yōu)勢。

第三階段 自助工具的興起

在數(shù)據(jù)倉庫如日中天的時候,有廠家就開始來推銷BRIO(前端)+OLAP(后端)+元數(shù)據(jù)的產(chǎn)品,當(dāng)時OLAP的多維分析能力被說得很厲害,我們就想,如果能為業(yè)務(wù)人員提供更為靈活的分析能力,那也是非常好的,這就是BI的開始。

但OLAP使用起來門檻較高,不僅配置比較復(fù)雜,而且BRIO前端操作界面并不友好,勸退了大多數(shù)業(yè)務(wù)人員,最后只有市場部個別專職經(jīng)營分析師在用。

我想,其它公司跟我們的情況估計差不多,雖然當(dāng)年的BI聲音很大,但真正買單的并不多。后來雖然有BO等不同產(chǎn)品的推出,但BI的基本面并沒有什么改變。國內(nèi)的業(yè)務(wù)人員還是習(xí)慣讓IT人員取數(shù),然后自己在EXCEL中搗鼓數(shù)據(jù)。

BI的商用工具不好用,但大家都不否認BI倡導(dǎo)的數(shù)據(jù)民主化思想。我們當(dāng)年還自己定制化開發(fā)了自主取數(shù),自助報表等系列平臺和工具,但也只是吸引到了部分對技術(shù)感興趣的業(yè)務(wù)人員使用。

也許是國內(nèi)外文化的差異、也許是國外產(chǎn)品的本地化不足,也許是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的問題,也許是外包成本的差異,BI在國外的發(fā)展卻比較迅速,培養(yǎng)了大批的忠實用戶。

現(xiàn)在很多國外公司招聘數(shù)據(jù)分析師,需要應(yīng)聘人員熟練掌握Power BI或者Tableu等工具,可見BI的流行程度。

第四階段 大數(shù)據(jù)的助推

BI試圖通過降低數(shù)據(jù)的操作門檻來推進數(shù)據(jù)民主化。但大多人并不會因為一個工具而改變自己的習(xí)慣,讓業(yè)務(wù)人員自己取數(shù)更是不可能。除非還有更大的利益在里面,大到足以吸引業(yè)務(wù)人員自己動手。

在BI掙扎之時,大數(shù)據(jù)迅速崛起,其4V特征極大拓展了應(yīng)用的邊界,實時報表、客戶畫像、科學(xué)決策、實時營銷、精準推薦、風(fēng)險控制等各種數(shù)據(jù)應(yīng)用如雨后春筍般的冒出來,這讓業(yè)務(wù)人員看到了更多的數(shù)據(jù)價值,奠定了數(shù)據(jù)民主化的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)平臺的一些技術(shù)特點也為數(shù)據(jù)民主化的發(fā)展提供了很大的便利,其提供的動態(tài)資源管理和多租戶支持能力,使得不同部門或用戶組可以在同一平臺上安全地訪問和分析數(shù)據(jù),這為數(shù)據(jù)的共享和協(xié)作奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

與此同時,公司的業(yè)務(wù)高速推進,促使更多的業(yè)務(wù)部門思考自己取數(shù)來提升市場響應(yīng)能力。在那個時候,公司的大數(shù)據(jù)平臺租戶一下子擴充到了上百個,更多的人開始嘗試在自己獨立的租戶進行數(shù)據(jù)分析。

為了降低大家的使用門檻,大量可編排數(shù)據(jù)的DataOps平臺被開發(fā)出來,雖然這些可視化平臺還是需要業(yè)務(wù)人員掌握SQL的技能,但大數(shù)據(jù)本身的吸引力部分抵消了這些學(xué)習(xí)成本。數(shù)據(jù)民主化的成功,從來不是簡單的工具的成功。

在當(dāng)時我們還審時度勢的啟動了一個大數(shù)據(jù)的“千人之計劃”,通過各種培訓(xùn)和競賽,讓更多的業(yè)務(wù)人員可以掌握操作數(shù)據(jù)的技能。

第五階段 數(shù)據(jù)孤島的打破

大數(shù)據(jù)平臺雖然采集到了海量的數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)往往由于部門的隔閡而不能充分的共享。對于很多公司來講,大數(shù)據(jù)平臺更多是一次純粹的技術(shù)革命,因為數(shù)據(jù)的歸屬和生產(chǎn)關(guān)系并沒有解決。

這個時候,數(shù)據(jù)中臺來了,數(shù)據(jù)治理緊隨其后,前者強調(diào)能力沉淀,后者突出頂層設(shè)計,但兩者都有一個共同點,那就是打破各部門之間的數(shù)據(jù)孤島,構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺,以實現(xiàn)跨部門的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。

在這個時期,公司成立了企業(yè)級數(shù)據(jù)治理委員會,建立了數(shù)據(jù)責(zé)任人制度,通過數(shù)據(jù)治理辦公室常態(tài)還開展工作,大數(shù)據(jù)平臺的租戶籬笆墻被打破。在大數(shù)據(jù)平臺上,任何一個業(yè)務(wù)人員都能夠訪問到相對于以往幾何倍級的數(shù)據(jù)。

可以這么說,數(shù)據(jù)中臺和數(shù)據(jù)治理讓數(shù)據(jù)民主化的廣度和深度進一步加強了,數(shù)據(jù)的使用不再僅限于單一部門,能夠更廣泛地服務(wù)于企業(yè)的各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),這大大拓寬了BI定義的數(shù)據(jù)民主化的內(nèi)涵。

第六階段 人工智能的曙光

數(shù)據(jù)民主化從BI開始被倡導(dǎo),并沒有因為BI而發(fā)揚光大,反倒是隨著大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)治理的崛起而讓更多的從業(yè)者進入到了這個賽道,從而以另一種形式推進了數(shù)據(jù)民主化的進程。

有點遺憾的是,數(shù)據(jù)的實際操作門檻并沒有大福降低,業(yè)務(wù)人員還是需要對數(shù)據(jù)有充分的理解,并且使用SQL來操作數(shù)據(jù),這制約著數(shù)據(jù)民主化的進一步發(fā)展。人人都是數(shù)據(jù)分析師仍然是一個遙不可及的夢想。

應(yīng)該來講,近年來國內(nèi)的BI有很大的起色,我想追上Power BI等這些國外的產(chǎn)品也是可預(yù)期的,但BI的現(xiàn)有體驗即使達到極致,也不足以改變整個格局,除非是生產(chǎn)模式的重構(gòu)。

BI很早就看到了這一點,提出了基于AI的增強分析理念,可惜當(dāng)時的AI技術(shù)不夠用,增強分析聊勝于無,直到大模型的出現(xiàn)。

未來BI的大致是這樣的:大家可以通過自然語言向大模型提問,大模型自動生成代碼并完成整個取數(shù)過程,更進一步,自動生成可視化的分析報告并提供業(yè)務(wù)建議。

這種智能化的分析過程大幅降低了數(shù)據(jù)使用的復(fù)雜性,使得即使沒有數(shù)據(jù)分析背景的業(yè)務(wù)人員也能夠獲得有價值的數(shù)據(jù)洞察。

我想,這就是數(shù)據(jù)民主化的終極形態(tài)吧?,F(xiàn)在ChatBI、ChatSQL很熱,因為大家都認為這是數(shù)據(jù)民主化的未來。

結(jié)語

應(yīng)該來講,各個企業(yè)所處的數(shù)據(jù)民主化階段并不相同,有些企業(yè)停留在數(shù)據(jù)倉庫階段,有些企業(yè)喜歡數(shù)據(jù)集市,有些企業(yè)則對BI工具情有獨鐘,而像我所在的企業(yè),則是多種因素的疊加,大家都基于自己的需要投出了數(shù)據(jù)民主化的一票。

這其中,市場環(huán)境、企業(yè)文化、發(fā)展階段、數(shù)字基因、人員素質(zhì)等等都直接或間接的影響著企業(yè)的選擇。很難說誰比誰好,但在同一個行業(yè),企業(yè)數(shù)據(jù)民主化的水平(數(shù)據(jù)類平臺的使用人員/員工數(shù)量),一定程度說明了企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的能力。

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編輯:劉婧
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