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大數(shù)據(jù)并不等同于BI

2013-09-24 12:15:28 機(jī)房360  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
很多人對(duì)大數(shù)據(jù)與BI之間的關(guān)系弄混淆了,其實(shí)大數(shù)據(jù)和BI之間有很多對(duì)立面。我們?cè)陧?xiàng)目實(shí)施中一直遵循這一原則。
    很多人對(duì)大數(shù)據(jù)與BI之間的關(guān)系弄混淆了,其實(shí)大數(shù)據(jù)和BI之間有很多對(duì)立面。我們?cè)陧?xiàng)目實(shí)施中一直遵循這一原則。例如:

  全量思維。不用抽樣建模,再回到DW實(shí)施。大數(shù)據(jù)利用全量數(shù)據(jù)直接跑,先在大寬表中找到以前靠業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)選擇的字段,即依靠機(jī)器學(xué)習(xí)建規(guī)則,再在全局?jǐn)?shù)據(jù)中實(shí)施。大數(shù)據(jù)在這個(gè)層面首先是基礎(chǔ)設(shè)施,能夠完成以前不能完成的任務(wù)。這是大數(shù)據(jù)的IT屬性,Hadoop分布式計(jì)算帶來的顛覆創(chuàng)新。

  個(gè)性化。BI面向決策,面向人的干預(yù)。輸出形式更多的dashboard.report。因此對(duì)事實(shí)描述更多是基于群體共性,而不是個(gè)體刻畫。而BI系統(tǒng)需要匯總成宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。前者幫助我們深刻的了解每一個(gè)用戶,適合于精準(zhǔn)推薦類營(yíng)銷類問題,回答Howmuchhowstrong的程度類模糊問題;后者幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì),適合經(jīng)營(yíng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)支撐類問題,準(zhǔn)確回答yesorno的統(tǒng)計(jì)意義概率問題。

  大數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)體刻畫還是BI的群體描述,引發(fā)了下面的差異。

  InsightorAutomation群體共性的描述獲得的Yesorno的問題對(duì)于復(fù)雜經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象越來越難回答,維度指標(biāo)越來越多。某種意義上,BI形成的Insight,因?yàn)闆]有形成閉環(huán)干預(yù),而沒有發(fā)揮作用。大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)Automation.淘寶更強(qiáng)調(diào)為每一筆網(wǎng)購(gòu)做自動(dòng)推薦的生產(chǎn)系統(tǒng)。上面的保險(xiǎn)客戶流失例子,大數(shù)據(jù)刻畫客戶后提供給一線銷售,數(shù)據(jù)服務(wù)下沉而不是匯總上報(bào),每一個(gè)保險(xiǎn)員做微決策微行動(dòng),風(fēng)險(xiǎn)小反饋及時(shí)。大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)提供自動(dòng)化工具,而不是統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

  反饋和實(shí)驗(yàn)方法因?yàn)橐肓薃utomation,和記錄行為數(shù)據(jù),效果更直接及時(shí)。例如互聯(lián)網(wǎng)最多用的ABtesting.Hulu每日上線的測(cè)試有200多個(gè),可見測(cè)試方法在數(shù)據(jù)分析中的重要程度。有機(jī)會(huì)展開談?wù)凚I和大數(shù)據(jù),在這個(gè)概念泛濫的大數(shù)據(jù)熱炒時(shí)代,各種公司一夜轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù),如何辨別小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù),不僅是技術(shù)基礎(chǔ),更重要的是思維方式。

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責(zé)任編輯:和碩涵

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