BI快速部署应用符合多变且浮躁的商业口味
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Jerry Wu
May 27, 2012, 1:40:57 PM5/27/12
to ttnn BI 观点
看来一个说法，[企业越来越热衷于＂打砸抢＂，即：打价格战，砸广告，抢资源。苦练内功，专注于精细化运营这种稳扎稳打的发展方式远没有放卫星，浮夸风受追捧。]，我就在想，在快速应变的商业环境中，企业对老式BI稳扎稳打的耐心恐怕是有限的。试想一个才起来1、2年的互联网或电商公司，好不容易有些规模，你说先花大半年建数据仓库/数据中心，然后花半年数据挖掘和报表开发，大家觉得业务运作能否接受呢？或许正式开用的时候，那时候电商已从垂直变成综合了，或从自营变成多方合作了，那套东西肯定不好用了。甚至还有可能，公司还没来得及用BI，已经转手或倒闭了。
那么如何解决快速部署和整体架构、高质量数据等矛盾呢？这里还得从BI的三大类应用说起，他们分别是1。（近）实时监控与趋势预警、判断应用；2。历史数据分析判断、经验总结型分析；3。业务战略战术方面的预测、未知业务数据探索式分析。
在互联网、电商的应用中，实在没必要全部业务梳理清楚、数据全部整合好再应用，因为很多应用一旦部署就可以解决很多实际问题，而行业竞争，就在这么大半年甚至2、3个月见分晓。那么最容易快速部署的，显然是1、2两种。
互联网和电商，对近实时的分析都有非常大的需求，特别是紧张的活动中、海量商品供应链管理中，每一个时刻的及时行动，都可能影响活动效果，而活动的销售可能是平时的几倍到百倍之间，重要性就不必多说。所以快速部署近实时的分析、预警非常有必要，但也不必担心脏数据、数据架构复杂性的困扰，因为我们的应用目标非常明确，数据需求非常明确，准确性要求不必过于苛刻，只要符合预警、趋势监控需求即可部署，如果没有工具辅助，大可10-30分钟抽取或同步一次数据，然后进行针对性整合、汇总。就这么个应用，快速部署后，可解决运营中常出现的各种短缺导致的转换率降低、及时用户引导策略优化、商城漏洞及时发现和修补、差客户体验及时发现和修正、社区舆情及时发现和处理。由此可见，有这么大商业利益，没必要万事俱备才来干吧！？
第二种就是我们最为传统的BI应用，也就是用了10多年的“报表系统”。可能有的同学要说，光乱七八糟的业务梳理就要1、2月，数据还要整合才能分析全面，架构和模型不用系统思考？很显然，BI是持久战，业务一定需要全部梳理清楚、数据需要系统整合、分析需要全面才能健康、客观。
然而在快速多变的互联网时代，并非多必须这样完成后，才能逐步出成果，否则也会措施好多良机。例如电商需要快速分析营销ROI，避免不必要的乱投入和错失高产出的机会，像这种分析完全不需要全部业务弄清楚、全部数据整合才能使用，只需要搞清楚怎么判断ROI，包括整体流量、退出率、平均访问深度、购买转换率、之后的回头率（访问和购买）、客单价等等，就可以逐步判断营销ROI。
再例如网站新开发很多功能产品，我们如何判断是否符合预期、如有问题，是运营问题还是产品问题。像这类分析，也是业务部门非常渴望快速部署的应用，但我们的BI往往会告诉业务部门，数据基础还没打好，需等一些时候。像这类分析，同样可以快速部署，产品使用的客户、产品产出，与财务KPI一关联分析，很多问题即可马上浮出水面，接下来就可以快速诊断运营如何改善，产品如何升级，依次快速迭代。就这么些需求，也就1、2周到一个月就可以部署完成，并诊断出问题，完全符合快速跟进快速应用的需要。
最后说预测和未知领域的探索，这个应用不建议做在这个主题提到的“短频快”需要中，上述2个BI应用方式已经解决大部分应急问题，商业价值短频快已经凸现，预测和未知领域探索，需要厚积勃发才好。
总结：传统数据仓库、系统性分析和技术架构，还是很有必要的，因为短频快应用之后，难免大家还要追求更深入的东西，发现挖掘更具潜力的商业价值。但这不影响同时开展短频快的应用，因为互联网时代，如果BI没跟上业务，业务还没来得及做厚积勃发的事情，也许已不需要BI了。
那么如何解决快速部署和整体架构、高质量数据等矛盾呢？这里还得从BI的三大类应用说起，他们分别是1。（近）实时监控与趋势预警、判断应用；2。历史数据分析判断、经验总结型分析；3。业务战略战术方面的预测、未知业务数据探索式分析。
在互联网、电商的应用中，实在没必要全部业务梳理清楚、数据全部整合好再应用，因为很多应用一旦部署就可以解决很多实际问题，而行业竞争，就在这么大半年甚至2、3个月见分晓。那么最容易快速部署的，显然是1、2两种。
互联网和电商，对近实时的分析都有非常大的需求，特别是紧张的活动中、海量商品供应链管理中，每一个时刻的及时行动，都可能影响活动效果，而活动的销售可能是平时的几倍到百倍之间，重要性就不必多说。所以快速部署近实时的分析、预警非常有必要，但也不必担心脏数据、数据架构复杂性的困扰，因为我们的应用目标非常明确，数据需求非常明确，准确性要求不必过于苛刻，只要符合预警、趋势监控需求即可部署，如果没有工具辅助，大可10-30分钟抽取或同步一次数据，然后进行针对性整合、汇总。就这么个应用，快速部署后，可解决运营中常出现的各种短缺导致的转换率降低、及时用户引导策略优化、商城漏洞及时发现和修补、差客户体验及时发现和修正、社区舆情及时发现和处理。由此可见，有这么大商业利益，没必要万事俱备才来干吧！？
第二种就是我们最为传统的BI应用，也就是用了10多年的“报表系统”。可能有的同学要说，光乱七八糟的业务梳理就要1、2月，数据还要整合才能分析全面，架构和模型不用系统思考？很显然，BI是持久战，业务一定需要全部梳理清楚、数据需要系统整合、分析需要全面才能健康、客观。
然而在快速多变的互联网时代，并非多必须这样完成后，才能逐步出成果，否则也会措施好多良机。例如电商需要快速分析营销ROI，避免不必要的乱投入和错失高产出的机会，像这种分析完全不需要全部业务弄清楚、全部数据整合才能使用，只需要搞清楚怎么判断ROI，包括整体流量、退出率、平均访问深度、购买转换率、之后的回头率（访问和购买）、客单价等等，就可以逐步判断营销ROI。
再例如网站新开发很多功能产品，我们如何判断是否符合预期、如有问题，是运营问题还是产品问题。像这类分析，也是业务部门非常渴望快速部署的应用，但我们的BI往往会告诉业务部门，数据基础还没打好，需等一些时候。像这类分析，同样可以快速部署，产品使用的客户、产品产出，与财务KPI一关联分析，很多问题即可马上浮出水面，接下来就可以快速诊断运营如何改善，产品如何升级，依次快速迭代。就这么些需求，也就1、2周到一个月就可以部署完成，并诊断出问题，完全符合快速跟进快速应用的需要。
最后说预测和未知领域的探索，这个应用不建议做在这个主题提到的“短频快”需要中，上述2个BI应用方式已经解决大部分应急问题，商业价值短频快已经凸现，预测和未知领域探索，需要厚积勃发才好。
总结：传统数据仓库、系统性分析和技术架构，还是很有必要的，因为短频快应用之后，难免大家还要追求更深入的东西，发现挖掘更具潜力的商业价值。但这不影响同时开展短频快的应用，因为互联网时代，如果BI没跟上业务，业务还没来得及做厚积勃发的事情，也许已不需要BI了。
Q
May 29, 2012, 7:22:30 AM5/29/12
to tt...@googlegroups.com
跟需要有关吧。急速发展的商业环境，顾不上打基础。速度放缓了，竞争精细化了，才需要基础。
Hawking
Jun 6, 2012, 11:36:36 AM6/6/12
to ttnn BI 观点
现在的网站都是偏向于用“糙快猛”的PHP来开发，很少用JAVA了。更用不说BI系统。当然，网站死得也快。但是，网站死了，它后面的人进步了。在这
不断生不断死之中，整个互联网也进化了。出现这些模式，也是自然选择的结果。
不断生不断死之中，整个互联网也进化了。出现这些模式，也是自然选择的结果。
On 5月28日, 上午1时40分, Jerry Wu <innovate...@gmail.com> wrote:
hunter
Jun 25, 2012, 3:21:17 PM6/25/12
to tt...@googlegroups.com
最近有同事看到快速DW产品 wherescape,挺激动。 和我看到tableau的感觉大概是一样的。
我觉得tableau确实应该成为用户标配。
我觉得tableau确实应该成为用户标配。
Lbl...@yahoo.com.cn
Jun 25, 2012, 8:54:18 PM6/25/12
to tt...@googlegroups.com, tt...@googlegroups.com
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