假想的BI系统——终极一问

[Qing]

有个问题想了很长时间，没有结果。今天写的也不是结论，是一些感想。

 

人究竟是如何决策呢？如何表达决策？如何满足它？

 

BI的作用是帮助人们更理性的决策，可关于这个问题，并没很好的解答。曾经花了不少时间探讨bi的应用模式，大多只是说，这很重要，没有实质的内容。理想中的应用模式，是简洁的，人们可以非常傻瓜地使用它。因此，花了些时间去想象，尽可能去漫无边际地去想象，不想局限于"如何实现"，所以，也请各位看官不要过多质疑它的"不切实际"。

 

这个想象中的bi系统，为了描述方面，得起个名字，就叫牛BI系统吧。它不一定非得是一个基于web的软件系统，也可以将它想象成一个bi机器人，可以与你交互，回答你问题。

 

人们的决策就是作出一系列的判断，基于经验，或者客观数据，运用一些决策方法。经验，不容易获得，客观数据容易获得。经验，不容易固化，而决策方法可以固化。哦，不好意思，我这样说其实在说它的内部实现，跑题了。回到原来的主题，决策是如何表达出来的？不就是一系列的疑问句吗。比如：
"明天的天气如何？"

"我应该如何选择投资组合？"

"这个客户有什么特征？"

"为什么今天会下雨？"

...

 

这些疑问句有多少种？不知道，数也数不清楚，不过好在我们不必要穷举这些疑问句，只需要将他们分成几类而已。按照答案的方式来分类。因为人们提出这些疑问，是需要得到答案。你想知道明天的天气，我就告诉你温度、湿度如何。你想知道客户特征，我可以告诉你这个这个客户区别于其他客户的明显属性。当然，在这里，我很怀疑，这种答案没有什么固定的标准。比如，你告诉我明天的天气，但我还希望知道你这个判断有多大把握。也许，你还会继续问，"我明天应该穿什么衣服？"，不过这并不需要看作是需要在同一个问题里面回答的，而是对上一个问题的细化，属于另一种类型的决策。因此，对于人们的决策，可以提出一系列的问题得到满足。

 

是的，有时候，一个人也不知道自己到底想要什么。比如他问"为什么今天会下雨"也许根本就是关心今天的雨，他的真正困惑可能是，明天还会下吗。那么，他为什么不直接问"明天会不会下雨呢"，因为他更相信自己的判断，所以先尝试地问今天为什么下啊？但没什么，你恰当的答案可能会激发他真实的疑问。

 

这个牛bi系统很牛比，他能够引导你说出心里话。而最终的问题都将是一个对未来的疑问——我该怎么办？

 

那么，针对这样的最终决策，有一个一般的表达方式可以满足决策者的疑惑，这时候，得借助算命的那一套，大家可不要说这是拿bi当儿戏。其实，算命先生的一套经过千锤百炼，他的"应用模式"是一套比较标准化的，容易让人接受的方式。你告诉他你要问什么，他会告诉你未来会如何，你该怎么办。当然，他依靠的方法是观察、忽悠或者说是一些不知道是真是假的易理。这些东西作为讲究科学的人，会鄙视说是假的，我们是因为他的方法而鄙视，而不是因为他给出荒谬的结果，不可否认，他的结论还经常是对的，无论是撞大运还是心理暗示作用。

 

我们未来的bi系统，就是应该像个算命系统那样的界面。只是我们的方法过程是基于数据，基于"科学"的决策模型。其实肯定也有人不相信这个过程，也许他们更相信自己的经验。但在如今的科学社会里面，这些方法得到长期验证，并且，将预测的结果配合合理的评估，这种科学算命是可以被广泛接受。（现在很多的评估都是只评估好的，不评估坏的）

 

牛bi系统将会根据你的终极问题给出一份报表，给出你行动的方案建议，每种方案的比较。这是泛泛地说，针对不同领域的问题，具体内容有所改变。比如你问婚姻，报表上显示出三个建议，一是找比年纪比你小的，A型血的本地姑娘，你会很有成就感，能让你事业成功几率提高三成。二是找一个不要太漂亮的O型血姑娘，可以让你的健康指数提高一倍。三是找一个有钱的B型血，已离异富婆，你生活舒适度将提高三倍。依据你的情况，血型AB型，想有一段婚姻的稳定，性格温和，建议第三种方案....

 

不过，我想大家绝对不会相信这个例子，因为对这个过程不相信，如果这种结论是基于数据来得，那么原始数据从哪儿来的呢？没有，这种生活中的例子确实缺乏客观数据。在企业里面，大多还是有相对客观的数据的，你如果问"我应该如何开展营销"，那么给出三套营销方案，并列出每种方案的ROI，以及分别每种方案对收入、用量、对用户满意度等的影响程度，理论上，可以给出唯一的最优建议（仅仅是理论上的，假设输入的数据因素能够代表环境）。

 

再总结一下:

这个牛BI系统可以通过一问一答的方式，引导决策者提出问题，最终达到最终问题——我该怎么办？在这最后一问前面，还有好多问，他们的形式不一，本来以为今天能够写完，但已经到时间了，下次再写，待续...

[George Zhang]

这不就是人工智能嘛...AI

在07-12-24，Qing <happ...@gmail.com> 写道：

--
Best Regard
George Zhang

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黑白暗房   *****
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[wow.wkcow]

回到 百度知道 和 韩国Naver上去了，那些数据库里面的数据是非常正确的，而且经过人工稽核的

On Dec 24, 4:53 pm, "George Zhang" <birdzhangxi...@gmail.com> wrote:
> 这不就是人工智能嘛...AI
>
> 在07-12-24，Qing <happys...@gmail.com> 写道：

>
>
>
>
>
> > 有个问题想了很长时间，没有结果。今天写的也不是结论，是一些感想。
>
> > 人究竟是如何决策呢？如何表达决策？如何满足它？
>
> > BI的作用是帮助人们更理性的决策，可关于这个问题，并没很好的解答。曾经花了不少时间探讨bi的应用模式，大多只是说，这很重要，没有实质的内容。理想中的应用模式，是简洁的，人们可以非常傻瓜地使用它。因此，花了些时间去想象，尽可能去漫无边际地去想象，不想局限于"如何实现"，所以，也请各位看官不要过多质疑它的"不切实际"。
>
> > 这个想象中的bi系统，为了描述方面，得起个名字，就叫牛BI系统吧。它不一定非得是一个基于web的软件系统，也可以将它想象成一个bi机器人，可以与你交互，回答你问题。
>
> > 人们的决策就是作出一系列的判断，基于经验，或者客观数据，运用一些决策方法。经验，不容易获得，客观数据容易获得。经验，不容易固化，而决策方法可以固化。哦，不好意思，我这样说其实在说它的内部实现，跑题了。回到原来的主题，决策是如何表达出来的？不就是一系列的疑问句吗。比如：
> > "明天的天气如何？"
> > "我应该如何选择投资组合？"
> > "这个客户有什么特征？"
> > "为什么今天会下雨？"
> > ...
>
> > 这些疑问句有多少种？不知道，数也数不清楚，不过好在我们不必要穷举这些疑问句，只需要将他们分成几类而已。按照答案的方式来分类。因为人们提出这些疑问，是需要得到答案。你想知道明天的天气，我就告诉你温度、湿度如何。你想知道客户特征，我可以告诉你这个这个客户区别于其他客户的明显属性。当然，在这里，我很怀疑，这种答案没有什么固定的标准。比如，你告诉我明天的天气，但我还希望知道你这个判断有多大把握。也许，你还会继续问，"我明天应该穿什么衣服？"，不过这并不需要看作是需要在同一个问题里面回答的，而是对上一个问题的细化，属于另一种类型的决策。因此，对于人们的决策，可以提出一系列的问题得到满足。
>
> > 是的，有时候，一个人也不知道自己到底想要什么。比如他问"为什么今天会下雨"也许根本就是关心今天的雨，他的真正困惑可能是，明天还会下吗。那么，他为什么不直接问"明天会不会下雨呢"，因为他更相信自己的判断，所以先尝试地问今天为什么下啊？但没什么，你恰当的答案可能会激发他真实的疑问。
>

> > 这个牛bi系统很牛比，他能够引导你说出心里话。而最终的问题都将是一个对未来的疑问----我该怎么办？

>
> > 那么，针对这样的最终决策，有一个一般的表达方式可以满足决策者的疑惑，这时候，得借助算命的那一套，大家可不要说这是拿bi当儿戏。其实，算命先生的一套经过千锤百炼，他的"应用模式"是一套比较标准化的，容易让人接受的方式。你告诉他你要问什么，他会告诉你未来会如何，你该怎么办。当然，他依靠的方法是观察、忽悠或者说是一些不知道是真是假的易理。这些东西作为讲究科学的人，会鄙视说是假的，我们是因为他的方法而鄙视，而不是因为他给出荒谬的结果，不可否认，他的结论还经常是对的，无论是撞大运还是心理暗示作用。
>
> > 我们未来的bi系统，就是应该像个算命系统那样的界面。只是我们的方法过程是基于数据，基于"科学"的决策模型。其实肯定也有人不相信这个过程，也许他们更相信自己的经验。但在如今的科学社会里面，这些方法得到长期验证，并且，将预测的结果配合合理的评估，这种科学算命是可以被广泛接受。（现在很多的评估都是只评估好的，不评估坏的）
>
> > 牛bi系统将会根据你的终极问题给出一份报表，给出你行动的方案建议，每种方案的比较。这是泛泛地说，针对不同领域的问题，具体内容有所改变。比如你问婚姻，报表上显示出三个建议，一是找比年纪比你小的，A型血的本地姑娘，你会很有成就感，能让你事业成功几率提高三成。二是找一个不要太漂亮的O型血姑娘，可以让你的健康指数提高一倍。三是找一个有钱的B型血，已离异富婆，你生活舒适度将提高三倍。依据你的情况，血型AB型，想有一段婚姻的稳定，性格温和，建议第三种方案....
>
> > 不过，我想大家绝对不会相信这个例子，因为对这个过程不相信，如果这种结论是基于数据来得，那么原始数据从哪儿来的呢？没有，这种生活中的例子确实缺乏客观数据。在企业里面，大多还是有相对客观的数据的，你如果问"我应该如何开展营销"，那么给出三套营销方案，并列出每种方案的ROI，以及分别每种方案对收入、用量、对用户满意度等的影响程度，理论上，可以给出唯一的最优建议（仅仅是理论上的，假设输入的数据因素能够代表环境）。
>
> > 再总结一下:
>

> > 这个牛BI系统可以通过一问一答的方式，引导决策者提出问题，最终达到最终问题----我该怎么办？在这最后一问前面，还有好多问，他们的形式不一，本来以为今天能够写完，但已经到时间了，下次再写，待续...

[Peidong^.^Zhao]

对客户来说最好的BI就是人工智能化了。

客户只要对着机器说几句话，就能有结果。
比如说,"给我张本月的月报，恩，某某指标为负值的标红，按某某些指标交叉一下，另外就这些数据做个杜邦分析吧，注意！格式美观点！"，嗖，就出一张月报。
又比如说，"来来来，分析一下，前两年的销售数据，给个五条左右的销售建议吧。"；"来来来，分析一下员工的工作效能，推荐出五个最佳员工"；
"在目前数据现状的基础上，建立个统一数据模型吧"，喀嚓，几条建议，一个模型就出来了。

如果真到了这一天，咱搞BI的也不用混了。

[兰德里尼]

未来的操作性BI是不是就是这个样子呀？

感觉这种东东更多的是关于业务规则的收集和规范

设立成一系列的I/O模块来响应客户的需求

不过这种东西即使做好了，恐怕也有后遗症

提问："今天会不会下雨"

回答1："您是不是想知道明天会不会下雨呢"

回答2："您是不是下午出去呢，是想去城里呢还是郊外呢"

回答3："您是不是想下午晒被子呀"

 

呵呵，如果在猜客户的终极需求，可能会搞得客户很烦呢

也就是说  I/O 必须很明确，大家公认的几种选择，无需深究

我们的牛BI不需要过多的探测客户的阴暗心里。     

 

在07-12-24，George Zhang <birdzha...@gmail.com> 写道：

[Qing]

我可不想说这是人工智能，哈哈，而peidong担心如果真有那么一天，BI人就没的混了，不会的。如果真的那样方便，那么BI将得到大大发展。BI不是代替决策，是辅助决策。终究，它只是一种工具层面的东西，将一些复杂的方法抽象出来而已。

 

将人们的决策分成感性决策和理性决策大家应该可以认同吧，感性决策是通过一些莫名其妙的情感因素，喜好、感觉、只可意会不可言传。理性决策是通过客观数据，利用某种决策模型（比如决策数）作出来的决策。我猜，在作出一个理想决策的时候，感性决策和理性决策各占一半（这是随便瞎猜的，没有根据，是感性的）。而BI，我认为实在理性决策领域发挥作用的，另一半，让人们自己去判断吧。也许人工智能还会探索那另外一般，而且不光停留在决策上面，而BI，还是收起一些野心，做好本分。

 

昨天对一个名叫牛BI的未来BI系统做了假想，已经说了，不想受限于实现方法。但后来，我发现，其实还是不由自主地受限于实现，会考虑如何实现它的可能，所以，这个想象并非海阔天空。想象力是一种让人梦寐的力量，自从孩童时代被逐渐抹杀之后，找回它是那么困难。有时候感觉只有在做梦的时候，那才叫想象力，可你一旦有一丝清醒，它就无影无踪。既然已经到这一步，已经给出牛BI的两个特点，用问题逐渐引导决策者的真实疑惑，最终提出终极一问。想象已经受限的情况下，继续深入。

 

确实，我还是想能够基于这个设想去设计一个原型系统。因为我相信一句话——光说不练假把式，但同时我还要提醒各位看官一句话，也是广大网民信奉的——光看不说要鄙视。

 

回归正题。

 

牛BI系统最终给出一个回答，告诉你最佳的方案。相信你现在一定有很多疑惑，你凭什么给出这个信心十足的回答呢？是的，人不愿意被当作傻子，不知深浅地接受一个答案，人们总是希望知其然，还要知其所以然，虽然当你将方法、内幕告诉他之后，他会卑微地退缩。但这就是人。他们是骄傲的，他们是自我的，他们不会被一个机器摆弄，他们希望一切尽在自己的掌握中。他们不会首先提出终极一问，而是先旁敲侧击地围绕一个问题打转，也许到最后一个问题的时候，他已经知道答案。

 

他将如何询问？无他。他会问是谁？什么？为什么？哪儿？什么时候？特点？区别？还会问现在和过去。所有的这些问题，也许可以归纳成几类，在通往终极一问的途中，也就是这些问题的组合。你没有办法去捕捉一个人的提问路线，每个人都是不一样的，但他们每个问题的形式和给出答案的形式是一样的。

 

因此，如果我们能够将问题和答案的形式抽象出来，并且通过向导式地引导到下一个问题，那么，这就是牛BI系统。哦，不好意思，我又开始说实现的事情。可到这里，我发现其实设想和实现的界限已经非常模糊，梦想已经照进现实。

 

梦想，已经在终极一问中体现，而现实，是如何将那些问题原子化。所谓原子化，是个技术术语。被原子化的东西，可以被看作是一个东西，你不用再去分割它，只需要将他看作一个东西，你可以组装它。这里也是如此，如何将问题和答案变成那种不需分割的东西，并组装成为终极一问？

 

决策是对未来的判断，要证明这些判断，决策者希望将事物、规律认识得更清楚一点，因此，这些问题将围绕这个目的展开。终极一问本身就是一种问题，先来看看它的形式。它可以表述成"如何行动"的形式，回答它，可以列出若干中行动方案，再给出每种方案对投入产出的影响。这是个"未来式"问题，未来式问题显然还包括"未来是什么样"，这是要你回答未来的图景，当然，问题中一般得包括"未来"所指的周期，比如"下个季度的收入是多少？"回答这类问题，你得给出一个描述未来的方法，比如用若干指标表示，收入指标代表了收入的未来，收入、成本、客户发展、市场占有率等可以代表市场的未来。可以用这些指标的趋势对比来表明未来。

 

当问了"未来是什么样"的问题，也许他还会为，"如果我xx，那么会怎么样？"，具体点，如"如果我对100万用户赠送花费，下季度收入会怎样？"这是常说的what-if，同样还是回答未来会怎样，但多了些假设条件的变化，也许得增加一些交互的功能。因此，不应当将他作为一种单独的形式，算是"未来是怎样"式问题的子类。

 

而对于何时，如"哪个月开展客户挽留活动最佳"，对于何地，"在哪个地区搞促销最有可能成功"，此类问题，都可以归入未来式问题的"如何行动"类，最终都将给出若干方案，以及方案的优劣。

 

除了对未来的疑问，接下来应该要问问过去和现在了，决策者希望认识事物和规律，可以统称为"认知式"。他会问"是什么"，如"离网客户的特征是什么？"，回答这个问题，你需要给出对这个东西的特征描述，分类，以及区别——离网客户跟正常客户的特征差异。离网客户可以分成几类，每类的名称，以及主要特征指标上的差异。他还会问，"喜欢周杰伦跟喜欢王菲的客户，他们有什么区别"，这个问题其实还是一个"是什么问题"，给出喜欢周的客户的特征，以及王菲客户的特征，并给出主要差异指标。这样回答——这两种客户都属于"港台追星族"客户（给出分类图）。喜欢周杰伦的，年龄多在25岁以下，多女性，喜欢王菲的多在24岁以上，男女各半（瞎编的，只是举例用）。

 

认识了事物本身，还希望认识规律，会问"为什么"——"为什么这个礼拜的话务量下降了？"，对于这种问题，给出因果关系就可以。答：由于上个礼拜启动了xx营销活动，对话务有一定抑制作用，而另一方面，可能是由于天气变化的原因，大家都躲在家里发短信了。对于因果关系，有一种鱼骨图适合表示。不过那是分析因果，而对于一个实际现象的因，甚至不用鱼骨图那样复杂，什么大因套小因。只是简单将可能导致结果的主要原因列出来，每个原因显示出可能性以及对结果产生的影响程度即可。

 

时间又到了。基本上，已经区分出两大类共四种的问题和回答：

>未来式，包括"如何行动"和"会什么样"

>认知式，包括"是什么"和"为什么"

 

我期望所有的决策问题都能纳入到这个类别里面去，不过仔细想想，还是有些问题不能纳入，再慢慢思考吧。各位可以来一起想想，或者可以贡献一些问题，我来归类。

[Qing]

呵呵，不是去用言语直接陈述他的根本想法，而是诱导、启发，让他自己提出问题。

 

强奸和诱奸是不同的。
 

On 12/24/07, 兰德里尼 <zw8...@gmail.com> wrote:

不过这种东西即使做好了，恐怕也有后遗症

提问："今天会不会下雨"

...我们的牛BI不需要过多的探测客户的阴暗心里。     
 

[raullew]

我希望终极的BI系统是一个嵌入在生产经营活动中的黑匣子，一直黑到生产周期结束
用户不需要理解里面做了多少活动，只要确认按着这个流程来，我们的生产经营确实提升了，就行了
这个BI系统，不再重心于提供分析支持。。。而是直接产生生产力

On 12月24日, 下午4时35分, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
> 有个问题想了很长时间，没有结果。今天写的也不是结论，是一些感想。
>
> 人究竟是如何决策呢？如何表达决策？如何满足它？
>

> BI的作用是帮助人们更理性的决策，可关于这个问题，并没很好的解答。曾经花了不少时间探讨bi的应用模式，大多只是说，这很重要，没有实质的内容。理想中的应-用模式，是简洁的，人们可以非常傻瓜地使用它。因此，花了些时间去想象，尽可能去漫无边际地去想象，不想局限于"如何实现"，所以，也请各位看官不要过多质疑它-的"不切实际"。
>
> 这个想象中的bi系统，为了描述方面，得起个名字，就叫牛BI系统吧。它不一定非得是一个基于web的软件系统，也可以将它想象成一个bi机器人，可以与你交互-，回答你问题。
>
> 人们的决策就是作出一系列的判断，基于经验，或者客观数据，运用一些决策方法。经验，不容易获得，客观数据容易获得。经验，不容易固化，而决策方法可以固化。哦-，不好意思，我这样说其实在说它的内部实现，跑题了。回到原来的主题，决策是如何表达出来的？不就是一系列的疑问句吗。比如：

> "明天的天气如何？"
> "我应该如何选择投资组合？"
> "这个客户有什么特征？"
> "为什么今天会下雨？"
> ...
>

> 这些疑问句有多少种？不知道，数也数不清楚，不过好在我们不必要穷举这些疑问句，只需要将他们分成几类而已。按照答案的方式来分类。因为人们提出这些疑问，是需-要得到答案。你想知道明天的天气，我就告诉你温度、湿度如何。你想知道客户特征，我可以告诉你这个这个客户区别于其他客户的明显属性。当然，在这里，我很怀疑，-这种答案没有什么固定的标准。比如，你告诉我明天的天气，但我还希望知道你这个判断有多大把握。也许，你还会继续问，"我明天应该穿什么衣服？"，不过这并不需-要看作是需要在同一个问题里面回答的，而是对上一个问题的细化，属于另一种类型的决策。因此，对于人们的决策，可以提出一系列的问题得到满足。
>
> 是的，有时候，一个人也不知道自己到底想要什么。比如他问"为什么今天会下雨"也许根本就是关心今天的雨，他的真正困惑可能是，明天还会下吗。那么，他为什么不-直接问"明天会不会下雨呢"，因为他更相信自己的判断，所以先尝试地问今天为什么下啊？但没什么，你恰当的答案可能会激发他真实的疑问。
>
> 这个牛bi系统很牛比，他能够引导你说出心里话。而最终的问题都将是一个对未来的疑问----我该怎么办？
>
> 那么，针对这样的最终决策，有一个一般的表达方式可以满足决策者的疑惑，这时候，得借助算命的那一套，大家可不要说这是拿bi当儿戏。其实，算命先生的一套经过-千锤百炼，他的"应用模式"是一套比较标准化的，容易让人接受的方式。你告诉他你要问什么，他会告诉你未来会如何，你该怎么办。当然，他依靠的方法是观察、忽悠-或者说是一些不知道是真是假的易理。这些东西作为讲究科学的人，会鄙视说是假的，我们是因为他的方法而鄙视，而不是因为他给出荒谬的结果，不可否认，他的结论还-经常是对的，无论是撞大运还是心理暗示作用。
>
> 我们未来的bi系统，就是应该像个算命系统那样的界面。只是我们的方法过程是基于数据，基于"科学"的决策模型。其实肯定也有人不相信这个过程，也许他们更相信-自己的经验。但在如今的科学社会里面，这些方法得到长期验证，并且，将预测的结果配合合理的评估，这种科学算命是可以被广泛接受。（现在很多的评估都是只评估好-的，不评估坏的）
>
> 牛bi系统将会根据你的终极问题给出一份报表，给出你行动的方案建议，每种方案的比较。这是泛泛地说，针对不同领域的问题，具体内容有所改变。比如你问婚姻，报-表上显示出三个建议，一是找比年纪比你小的，A型血的本地姑娘，你会很有成就感，能让你事业成功几率提高三成。二是找一个不要太漂亮的O型血姑娘，可以让你的健-康指数提高一倍。三是找一个有钱的B型血，已离异富婆，你生活舒适度将提高三倍。依据你的情况，血型AB型，想有一段婚姻的稳定，性格温和，建议第三种方案..-..
>
> 不过，我想大家绝对不会相信这个例子，因为对这个过程不相信，如果这种结论是基于数据来得，那么原始数据从哪儿来的呢？没有，这种生活中的例子确实缺乏客观数据-。在企业里面，大多还是有相对客观的数据的，你如果问"我应该如何开展营销"，那么给出三套营销方案，并列出每种方案的ROI，以及分别每种方案对收入、用量、-对用户满意度等的影响程度，理论上，可以给出唯一的最优建议（仅仅是理论上的，假设输入的数据因素能够代表环境）。
>
> 再总结一下:
> 这个牛BI系统可以通过一问一答的方式，引导决策者提出问题，最终达到最终问题----我该怎么办？在这最后一问前面，还有好多问，他们的形式不一，本来以为今天能-够写完，但已经到时间了，下次再写，待续...

[ewe...@163.com]

我比较同意happy的观点，bi系统应该是简洁的，甚至是超简洁的，应该象百度或google一样的搜索引擎。输入一个问题或关键字，给你一堆相关的东西。这个交互的过程不涉及到决策，只是给决策提过一定的素材、依据。

 

但是这个所谓的“bi搜索引擎”和百度们又有一些区别：

1、百度们是拿来主义，不管什么网站、论坛、邮件列表，甚至文档中的关键字，只要是能拿来的，都给你原封不动的呈现出来；而bi搜索引擎则属于自产自销，虽然从源头说，bi也是拿来，但他呈现给你的一定是经过改造、整合、变幻、XX过的信息。

2、百度们是不加甄别的，只要能匹配你输入的关键字，就给你返回结果，你要是输入“毛”，管他毛主席还是毛片，一概而论。而bi搜索引擎必然是经过筛选甄别的，给你提供的是价值的东西，比如你输入“毛”，他告诉你XX产品毛利率的解释、数据、波动情况等等。也是因为bi搜索引擎是自产自销，所以他没有乱七八糟的东西。

 

另，我觉得bi搜索引擎应该是一问多答式的，而不是happy所说的一问一答式的，你提出的问题，他会给你反馈几个方案供你参考，而不是只给你所谓最优的。如果涉及到最优的话，其实bi已经在进行决策了。这一点上，又有点象百度地图或go2map。所以bi决不是科学算命。

 

再补充一点，就是因为bi的界面简单化，其后台所涉及到的业务、数据、分析方法的整合才是整个产品的关键所在。等到我们真的敢将BI系统的界面简化到只剩一个输入框的时候，那一定是后台建模、元数据管理、各种业务问题的分析建模都管的非常牛X的时候了。

 

 

[xyu...@gmail.com]

就像棋局一样，大家都知道最终的目的，知道游戏的规则，知道拥有的元素，决策本身也能作为自变量进入推断，但是却几乎找不到完美的决策方案。所以，BI
永远都有优化的空间。

On Dec 24, 4:35 pm, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
> 有个问题想了很长时间，没有结果。今天写的也不是结论，是一些感想。
>
> 人究竟是如何决策呢？如何表达决策？如何满足它？
>
> BI的作用是帮助人们更理性的决策，可关于这个问题，并没很好的解答。曾经花了不少时间探讨bi的应用模式，大多只是说，这很重要，没有实质的内容。理想中的应用模式，是简洁的，人们可以非常傻瓜地使用它。因此，花了些时间去想象，尽可能去漫无边际地去想象，不想局限于"如何实现"，所以，也请各位看官不要过多质疑它的"不切实际"。
>
> 这个想象中的bi系统，为了描述方面，得起个名字，就叫牛BI系统吧。它不一定非得是一个基于web的软件系统，也可以将它想象成一个bi机器人，可以与你交互，回答你问题。
>
> 人们的决策就是作出一系列的判断，基于经验，或者客观数据，运用一些决策方法。经验，不容易获得，客观数据容易获得。经验，不容易固化，而决策方法可以固化。哦，不好意思，我这样说其实在说它的内部实现，跑题了。回到原来的主题，决策是如何表达出来的？不就是一系列的疑问句吗。比如：
> "明天的天气如何？"
> "我应该如何选择投资组合？"
> "这个客户有什么特征？"
> "为什么今天会下雨？"
> ...
>
> 这些疑问句有多少种？不知道，数也数不清楚，不过好在我们不必要穷举这些疑问句，只需要将他们分成几类而已。按照答案的方式来分类。因为人们提出这些疑问，是需要得到答案。你想知道明天的天气，我就告诉你温度、湿度如何。你想知道客户特征，我可以告诉你这个这个客户区别于其他客户的明显属性。当然，在这里，我很怀疑，这种答案没有什么固定的标准。比如，你告诉我明天的天气，但我还希望知道你这个判断有多大把握。也许，你还会继续问，"我明天应该穿什么衣服？"，不过这并不需要看作是需要在同一个问题里面回答的，而是对上一个问题的细化，属于另一种类型的决策。因此，对于人们的决策，可以提出一系列的问题得到满足。
>
> 是的，有时候，一个人也不知道自己到底想要什么。比如他问"为什么今天会下雨"也许根本就是关心今天的雨，他的真正困惑可能是，明天还会下吗。那么，他为什么不直接问"明天会不会下雨呢"，因为他更相信自己的判断，所以先尝试地问今天为什么下啊？但没什么，你恰当的答案可能会激发他真实的疑问。
>

> 这个牛bi系统很牛比，他能够引导你说出心里话。而最终的问题都将是一个对未来的疑问----我该怎么办？

>
> 那么，针对这样的最终决策，有一个一般的表达方式可以满足决策者的疑惑，这时候，得借助算命的那一套，大家可不要说这是拿bi当儿戏。其实，算命先生的一套经过千锤百炼，他的"应用模式"是一套比较标准化的，容易让人接受的方式。你告诉他你要问什么，他会告诉你未来会如何，你该怎么办。当然，他依靠的方法是观察、忽悠或者说是一些不知道是真是假的易理。这些东西作为讲究科学的人，会鄙视说是假的，我们是因为他的方法而鄙视，而不是因为他给出荒谬的结果，不可否认，他的结论还经常是对的，无论是撞大运还是心理暗示作用。
>
> 我们未来的bi系统，就是应该像个算命系统那样的界面。只是我们的方法过程是基于数据，基于"科学"的决策模型。其实肯定也有人不相信这个过程，也许他们更相信自己的经验。但在如今的科学社会里面，这些方法得到长期验证，并且，将预测的结果配合合理的评估，这种科学算命是可以被广泛接受。（现在很多的评估都是只评估好的，不评估坏的）
>
> 牛bi系统将会根据你的终极问题给出一份报表，给出你行动的方案建议，每种方案的比较。这是泛泛地说，针对不同领域的问题，具体内容有所改变。比如你问婚姻，报表上显示出三个建议，一是找比年纪比你小的，A型血的本地姑娘，你会很有成就感，能让你事业成功几率提高三成。二是找一个不要太漂亮的O型血姑娘，可以让你的健康指数提高一倍。三是找一个有钱的B型血，已离异富婆，你生活舒适度将提高三倍。依据你的情况，血型AB型，想有一段婚姻的稳定，性格温和，建议第三种方案....
>
> 不过，我想大家绝对不会相信这个例子，因为对这个过程不相信，如果这种结论是基于数据来得，那么原始数据从哪儿来的呢？没有，这种生活中的例子确实缺乏客观数据。在企业里面，大多还是有相对客观的数据的，你如果问"我应该如何开展营销"，那么给出三套营销方案，并列出每种方案的ROI，以及分别每种方案对收入、用量、对用户满意度等的影响程度，理论上，可以给出唯一的最优建议（仅仅是理论上的，假设输入的数据因素能够代表环境）。
>
> 再总结一下:

> 这个牛BI系统可以通过一问一答的方式，引导决策者提出问题，最终达到最终问题----我该怎么办？在这最后一问前面，还有好多问，他们的形式不一，本来以为今天能够写完，但已经到时间了，下次再写，待续...

[周黔]

BI就是一个在空谈美好未来的棋局，没有系统能直接判断下一步棋，他最多只能告诉你你的哪些棋子有可能被对方吃了，他很难判断对方下一步有可能会走哪些棋子。

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周黔

2007-12-26

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发件人： xyu...@gmail.com

发送时间： 2007-12-26 07:47:41

收件人： ttnn BI 观点

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主题： Re: 假想的BI系统----终极一问

[Qing]

关于文兄的几点，我还有些补充。

 

文兄将这个假想的牛BI系统称作"BI搜索引擎"，有道理，这里确实借鉴了搜索引擎简洁的交互模式。不过这个牛BI系统输出的不是一堆堆的条目，而是符合特定问题形式的回答。在前几天的文章里面，想琢磨琢磨这些问题的形式究竟有哪些。

 

有专门分析搜索引擎的人说，这玩意儿看起来简单，但其实是在猜测人们的意图，通过搜索框，输入一个关键词，其实是将你内心的疑问转换成那个词，然后碰碰运气，看是不是能找到一些相关的东西。大多情况，运气不错，能够用一个简单的关键词表示，但有时候确实不好寻找这个关键词，输入一个词，找到一堆不想要的东西， 换个说法，可能就找到了。这时候，只能怪搜索引擎太不善解人意了。

 

搜索框是一种交互形式，这是简洁的。但更简洁的恐怕还是你可以自由地提问。比搜索框这种形式差一点的，就是将一些问题的形式列出来，街面上有四个按钮，"如何行动"、"会是怎样"、"是什么"、"为什么"，按下去一个钮，提示你输入一些前提条件，然后，输出一堆分析结果。这种当然比不上一个搜索框那样简洁，但也许比我们现在常见的BI应用要简洁一些。

 

任何将自由的意图硬转换成形式化的表达方式，就越来越失去简洁性。

 

关于后台模型如何整合，可以进一步探讨...

[hunter]

基于案例的推理，好像还是专家系统的感觉比较合适。

On Dec 27, 6:14 am, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
> 关于文兄的几点，我还有些补充。
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> 文兄将这个假想的牛BI系统称作"BI搜索引擎"，有道理，这里确实借鉴了搜索引擎简洁的交互模式。不过这个牛BI系统输出的不是一堆堆的条目，而是符合特定问-题形式的回答。在前几天的文章里面，想琢磨琢磨这些问题的形式究竟有哪些。
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> 有专门分析搜索引擎的人说，这玩意儿看起来简单，但其实是在猜测人们的意图，通过搜索框，输入一个关键词，其实是将你内心的疑问转换成那个词，然后碰碰运气，看-是不是能找到一些相关的东西。大多情况，运气不错，能够用一个简单的关键词表示，但有时候确实不好寻找这个关键词，输入一个词，找到一堆不想要的东西，
> 换个说法，可能就找到了。这时候，只能怪搜索引擎太不善解人意了。
>
> 搜索框是一种交互形式，这是简洁的。但更简洁的恐怕还是你可以自由地提问。比搜索框这种形式差一点的，就是将一些问题的形式列出来，街面上有四个按钮，"如何行-动"、"会是怎样"、"是什么"、"为什么"，按下去一个钮，提示你输入一些前提条件，然后，输出一堆分析结果。这种当然比不上一个搜索框那样简洁，但也许比我-们现在常见的BI应用要简洁一些。
>
> 任何将自由的意图硬转换成形式化的表达方式，就越来越失去简洁性。
>
> 关于后台模型如何整合，可以进一步探讨...
>
> On 12/25/07, ewen...@163.com <ewen...@163.com> wrote:
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> > 我比较同意happy的观点，bi系统应该是简洁的，甚至是超简洁的，应该象百度或google一样的搜索引擎。输入一个问题或关键字，给你一堆相关的东西。这-个交互的过程不涉及到决策，只是给决策提过一定的素材、依据。- Hide quoted text -
>
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[XL]

Yep~
The system what Qing describe looks more like Expert System, which is
one part of Artificial Intelligence.
In my opinion, BI is really not a complex system. It's just mainly
reporting, sometimes data mining involved.
No so many techniques in BI.

On Dec 29 2007, 2:46 pm, hunter <hunterd...@gmail.com> wrote:
> 基于案例的推理，好像还是专家系统的感觉比较合适。
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> On Dec 27, 6:14 am, Qing <happys...@gmail.com> wrote:
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> > 关于文兄的几点，我还有些补充。
>

> > 文兄将这个假想的牛BI系统称作"BI搜索引擎"，有道理，这里确实借鉴了搜索引擎简洁的交互模式。不过这个牛BI系统输出的不是一堆堆的条目，而是符合特定问--题形式的回答。在前几天的文章里面，想琢磨琢磨这些问题的形式究竟有哪些。
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> > 有专门分析搜索引擎的人说，这玩意儿看起来简单，但其实是在猜测人们的意图，通过搜索框，输入一个关键词，其实是将你内心的疑问转换成那个词，然后碰碰运气，看--是不是能找到一些相关的东西。大多情况，运气不错，能够用一个简单的关键词表示，但有时候确实不好寻找这个关键词，输入一个词，找到一堆不想要的东西，
> > 换个说法，可能就找到了。这时候，只能怪搜索引擎太不善解人意了。
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> > 搜索框是一种交互形式，这是简洁的。但更简洁的恐怕还是你可以自由地提问。比搜索框这种形式差一点的，就是将一些问题的形式列出来，街面上有四个按钮，"如何行--动"、"会是怎样"、"是什么"、"为什么"，按下去一个钮，提示你输入一些前提条件，然后，输出一堆分析结果。这种当然比不上一个搜索框那样简洁，但也许比-我-们现在常见的BI应用要简洁一些。

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> > 任何将自由的意图硬转换成形式化的表达方式，就越来越失去简洁性。
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> > 关于后台模型如何整合，可以进一步探讨...
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> > On 12/25/07, ewen...@163.com <ewen...@163.com> wrote:
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> > > 我比较同意happy的观点，bi系统应该是简洁的，甚至是超简洁的，应该象百度或google一样的搜索引擎。输入一个问题或关键字，给你一堆相关的东西。这--个交互的过程不涉及到决策，只是给决策提过一定的素材、依据。- Hide quoted text -
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