突破傳統商務智能:「數據發現」五大應用準則


作者:甲骨文亞太區企業績效管理及商務智能總監Alain Floch

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市場研究機構IDC預計到了2020年,全球的數碼化數據量可能會激增至40ZB(相等於40 萬億GB)。隨著大數據時代的來臨,大多數企業均部署了某種形式的基本商務智能系統,從傳統企業系統中抽取大量數據,為決策者提供各種分析報告,從而改善企業績效。可是目前超過八成企業資訊屬於非結構化數據,要分析這些數據,傳統的商務智能環境實在力有不逮。這些數據存在於網站、社交媒體、內容管理系統、電子郵件、各種文檔、感測器數據、外部數據庫等數據來源,類型多種多樣,而且不斷變化,數據量亦以倍數增長。

企業現已迅速明白到如要實現創新,並滿足市場需求及領先競爭對手,重大關鍵是整理分析結構化和非結構化數據,以便更全面地瞭解企業決策對經營情況的影響。但實際上,隨著新型數碼化數據來源激增,數據種類而非數據量成了最大挑戰。多種數據來源,加上基於互聯網的企業文化,以及消費類流動應用對企業級軟件的影響,促使業務部門用戶迫切要求擴展現有商務智能基礎設施,以便善用非結構化數據,加強瞭解某些新增或不熟悉的商務情況。

由於尚有大量關乎客戶、員工及產品的知識未被充分利用,因此企業正在廣泛尋求以新方法來補充傳統商務智能分析的不足,令業務部門用戶能夠自由、簡便、快速地研究相關資訊,洞察市場新動向。例如,某家電製造商一直以其商務智能系統緊貼銅價變動,現在發現銅價已相當高,正轉而採用數據發現應用程式,以尋找其他可用材料。正是基於上述原因,企業需要思考如何突破傳統商務智能系統的局限,從非結構化數據中尋找實用資訊。下文探討「數據發現」(Data Discovery)的實際作用及應用準則。

「數據發現」五大應用準則


從根本看來,企業數據分析就是充分利用資訊,深入洞察各種現象的本質,進而採取正確的行動,以便達致多項目標。當中包括令業務更成功;加強競爭優勢;提高客戶忠誠度;增加利潤及提升市場佔有率。

然而,目前並沒有很多企業在數據分析上取得卓越佳績,原因是大多數企業即使擁有豐富資訊、大量分析工具及日益增強的運算能力,但要通過數據分析來準確洞察業務現象,仍然面對無數挑戰。例如,過去在企業內部已經徹底實現標準化的傳統IT平台,現在卻成為了資訊分析的障礙。

在這種情況下,「企業數據發現」(Enterprise Data Discovery) 就能補充現有商務智能分析的不足。商務智能是一種敏捷靈活的分析方法,而「企業數據發現 」則簡化了對多樣化資訊的存取,無論甚麼類型的數據,均可利用「企業數據發現」來即時簡便存取,為商務分析創造有利條件。

這正好滿足現今企業的需求。今時今日,企業對任何數據均需要快速、簡便、一目了然地存取,以便進行數據分析,為公司的業務及IT決策提供依據。「企業數據發現」有助打破目前的僵局,而企業無須放棄現有的數據分析平台及基礎設施,亦能更敏捷地分析數據,提高分析結果的準確程度。讓我們以一個有趣例子,剖析「企業數據發現」的五大應用準則。


  1. 利用可管理的自助式服務,獲得準確分析結果並規避風險
    假設某公司某月在某地區的銷售額激增。那麼如何能夠知道激增的確切原因,然後複製這種成功銷售模式?有關人員直覺上認為,可能是不久前的宣傳活動發揮了作用。為了弄清是否如此,該公司需要匯總銷售數據,當中不僅要包括報告中的數據,還包括宣傳活動實際產生的原始數據。怎樣才可快速匯總銷售數據與宣傳活動產生的數據呢?

    最佳方法是利用可管理的自助式服務發現功能,無論在企業內部還是外部,均可簡便快速地存取IT系統中的多樣化數據。業務部門用戶可以自行上傳並匯總數據,獲得準確分析結果。
  2. 綜合多種數據,洞察業務現象的本質
    匯總了各種銷售數據及宣傳活動數據後,仍然並未發現確實原因,這時該怎麼辦?另外,業務部門用戶還建議,加入社交媒體回饋資訊,以收集有關該項宣傳活動的更多數據。

    通過可管理的自助式服務數據發現平台,企業可以簡便地存取多種數據,包括現行數據分析環境通常不包括的數據,例如非結構化數據以及包含大量文本資訊的數據。同樣,通過這類自助式服務平台,業務部門用戶便可快速整合現有數據與各類新資訊,例如來自博客、客戶評論、市場調查報告文本、微博、電話記錄以及更多來源的資訊,以發現促進業務增長的新動力。
  3. 配備整合式搜尋、導航與分析工具
    在尋找銷售額激增的原因時,業務部門用戶希望無須接受任何培訓,就能夠如同使用網頁功能一樣,輕易搜索上述各類數據。

    對於數據發現而言,功能全面的整合式搜尋、導航及效力強大的視覺分析工具套件至關重要。當企業尋求增強洞察力、擴大競爭優勢時,總有走進死胡同的風險,因此必須獲得對所有情況的分析和洞察,才有助保持方向正確。
  4. 企業數據對話
    相關人員還發現,銷售額激增是出現在宣傳活動進行期間,而期內還舉行了一場大型體育賽事。這條新線索帶出了一個新問題:一場體育賽事與銷售額激增有何關係?數據分析提供了答案,揭示了這場賽事的價值:就是賽事舉行期間插播了該項宣傳活動的廣告。如此一來,就有了明確的研究目標。

    傳統數據分析方法依據預先設定的問題,按照走過無數次的路線,分析經營中的各種現象。而借助自助式服務發現功能,業務部門用戶便可快速、靈活、敏捷地發現過往無法獲得的分析方向。無論何時,只要業務部門需要,便可利用自助式服務發現功能,持續與數據對話並得到答案,因為數據發現平台已經為資訊編定索引。
  5. 進一步豐富數據多樣性,不斷發現新線索
    在銷售額激增分析接近尾聲時,是否確實弄清了廣告對銷售額激增的貢獻?傳統數據分析一般不涉及定性資訊,例如一些隱藏的、可揭示人們真正想法及行為的關鍵因果聯繫。定性資訊往往是揭示根本原因的關鍵所在。在今次提出的例子中,定性資訊能夠解釋銷售額激增原因:社交媒體上的貼文顯示,這場體育比賽的觀眾很喜歡這個廣告,令廣告在區內產生極大迴響,推動銷售額激增。

「企業數據發現」還可藉著充實文本資訊,發現非結構化內容中隱藏的深度資訊,協助業務部門用戶充分運用原始文本資訊。將充實的文本資訊與全盤考慮企業情況的做法互相結合,有助企業全面瞭解業務進展,作出有真正依據的明智決策。
企業當前的挑戰是,需要管理大量資訊,原因是這些資訊均可能會影響決策是否正確。至於IT部門面對的巨大壓力,就是在控制成本的同時,仍要對業務變化作出敏捷反應。

基於上述五大應用準則的「企業數據發現」是一種全面的解決方案,有助企業一目了然地快速存取傳統及非傳統分析數據,包括外部資訊及非結構化資訊。企業應該考慮將「企業數據發現」納入公司的數據分析策略當中,以充滿自信和不斷創新的態度,善用「企業數據發現」所得結果而顯著獲益。

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