中年BI时代,看这家无锡大数据公司如何“弯道超车”( 三 )
“我认为从小方面来讲 , 一些公司可视自己的能力和规模而行 , 成立数据部门 。 ”就像标普 , 建立自己的数据库 。
其二 , 基于数据研究分析的BI(Business Intelligence , 商业智能)透视逻辑还不够强 。
当前 , 作为数据的生产者和消费者 , 企业需要思考的是如何利用生产运营过程中产生的数据反哺生产运营 。 数据驱动决策的需求正在不断地推动企业寻找信息化建设与数字化转型的新方式 , 而商业智能便提供了一个绝佳的思路 。
2019年末 , IDC发布的《2019年上半年中国商业智能软件市场跟踪报告》显示 , 2019年上半年中国商业智能软件市场规模为2.1亿美元 , 同比增长24.6% 。 IDC预测 , 到2023年 , 中国商业智能软件市场规模将达到16.5亿美元 。
因此 , “在大数据市场和BI市场都处于弯道超车的阶段 , 需求叠加 , 数据公司应该基于国内用户对BI的诉求 , 整合多系统数据 , 打通多系统的数据 , 解决掉数据壁垒问题 , 实现信息透明 。 ”徐宏伟认为 。
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国内用户对商业智能的诉求
其三 , 健全的数据管理制度业务规则还未形成 。
“掌握数据不代表掌握数据最终的解释权 。 ”徐宏伟解释 , 好比通过大数据算法办案 , 数据结果显示某人具有嫌疑 , 但真正有话语权的还在公安部门 , 他们有最终的执法权 。
此外 , 数据公司通过数据去揭示某个现象 , 但是在此过程中由于不同的数据有不同的解读 , 数据业务指导也不能脱离业务场景而存在 , 所以这里就有业务界定的问题 。
当然 , 数据中台的打造也不是技术问题 , 而根本在于是否有基于数理逻辑的成熟业务规则 。 业务要数据化 , 不是只单纯形成数据 , 还要有一套复杂的商业逻辑 , 涉及顶层的架构和思考方式 , 因此 , 规则的建立很难 。
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浪潮卓数办公实景
?(作者:储楚)
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