화련상초데이터센터 주임 서리호는 베이징 화련이 국내 대형 상업마트로서 매일 전국 각지의 매장에서 수천만 건의 거래데이터를 보유하고 있으며, 사용자가 매년 구매하는 누적 데이터는 2TB 이상이기 때문에 데이터 분석과 응용에 대한 수요가 매우 강하다는 이야기를 한 적이 있다. 그래서 화련은 2008 년 SAP 의 BW 시스템을 도입해 데이터 분석을 한 뒤 20 12 에 SAP 의 BO 제품을 도입하여 고급 데이터 분석을 하고 업무를 지도했다.
하지만 푸리호에게 어쩔 수 없는 것은 SAP 의 BO 로 억원보고서를 질의하는 데 약 20 분 정도 걸리고 온라인 4 인시스템이 붕괴될 수 있다는 점이다. 비싼 외국 소프트웨어는 문제를 해결할 수 없고, 푸리호는 국내에서 해결책을 찾기 시작하면서 해치 BDP 와 화련과의 연락이 생겼다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
화련상초의 이야기는 결코 예가 아니다. 최근' 빠른 패션' 을 주력한 신상품 소매와 하이치 BDP 가 협력했다. SAP 의 BI 시스템을 사용했기 때문에 데이터 요약, 추출, 전시 시간이 모두 시간으로 계산되어 효율성이 매우 낮았다. 예를 들어 보고서를 내보내는 데 6-8 시간이 걸리며 데이터 내보내기 중 중단이 잦아 데이터 분석가의 실시간 분석에 큰 불편을 겪고 있습니다 ...
비즈니스 인텔리전스, 영어 비즈니스 인텔리전스, BI 로 축약됨. 이 개념은 처음에 Gartner 가 1996 에서 제기한 것이다. SAP, Oracle 등 해외 소프트웨어 거물들이 중국에 진출함에 따라 한때 ERP 에 이어 기업 관리 소프트웨어 분야의 새로운 성장으로 여겨졌습니다.
그러나 잔혹한 현실은 소프트웨어 거물들이 주창한 전통적인 BI 구현 실패율이 계속 높다는 것이다. 불완전한 통계에 따르면 기업의 실제 응용에서 비즈니스 지능의 실패율이 70% 에 달하는 것은 놀라운 일이다.
전통 BI 의 죽음은 결코 위언이 아니다. 높은 구현 실패율은 전통적인 BI 의 여러 가지 딜레마를 반영합니다.
첫 번째는 기술적 딜레마입니다. 실제로 화련상초와 명품의 사례는 ETL, 데이터 웨어하우징, OLAP 등 기존 BI 기술이 정형 및 비정형 데이터를 포함한 대량의 데이터 처리 문제를 해결할 수 없기 때문에 퇴출 위기에 처해 있음을 반영하고 있습니다.
한 엔지니어가 인터넷에서 침을 뱉었다. "원래 BI 광산을 파는 사람들은 기꺼이 샘플을 가지고 독립기에서 R 을 달렸는데, 지금은 안 된다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 5 천만 명의 사용자들의 3 도 교류권을 시험해 보세요? "
"작은 데이터" 시대의 컴퓨팅 성능으로 인해 전통적인 BI 는 인터넷 시대에 어려움을 겪고 있습니다. 따라서 업데이트 방법만이 새로운 기회를 가져올 수 있다. 기본적으로 전통적인 BI 의 모든 기능은 해당 대형 데이터 구성 요소로 대체될 수 있으며, 대형 데이터 기술은 비용 이점이 있으며, 기술 대체는 대세의 추세입니다. 두 번째는 경영난입니다. 우리 모두 알고 있듯이, 가오 푸슈 아이 (Gao Fushuai) 의 대기업이든 중국의 2 천만 중소기업이든, SAP 와 Oracle 에서 소프트웨어 서비스를 구입하는 것은 비용이 많이 드는 IT 비용이므로 중국의 기업 정보화 임무를 완수할 것으로 기대할 수 없습니다. 만약 기술이 보편성이 없다면, 기술은 영원히 소수의 게임이다. 비용이 많이 드는 것 외에도 기존의 프로젝트 주기에 따라 실행되는 소프트웨어 제공 모델은 더 이상 기업의 급변하는 요구를 충족시킬 수 없습니다. 전통적인 BI 구현 과정에서 1 단계 프로젝트는 효과가 좋아 보이지만 기업의 새로운 수요, 새로운 프로젝트는 먼 훗날 또는 미완성이 될 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅이 있어서 다행이다. SaaS (software-as-a-service) 의 개념은 기존의 소프트웨어 비즈니스를 완전히 뒤엎었습니다. 즉, 필요한 만큼 지불, 온라인 리소스 확보, 신속한 반복은 인터넷 시대 기업의 소프트웨어 서비스에 대한 새로운 표준 인식을 구성합니다.
전통적인 BI 제조업체는 수년 동안 "기업이 현명한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원" 을 요구해 왔습니다. 보고서 시스템 더미, 의사 결정 트리 및 기타 통계 알고리즘 외에도 무엇이 남아 있습니까? 전통 기업은 그렇게 많은 BI 컨설팅을 도입하여 그렇게 많은 보고서를 썼다. 실제로 얼마나 많은 가치가 발생했는가? 근본적으로, 전통적인 BI 제조사에서 대상 관객은 사장일 뿐, 결정과 집행이 단절되어 일선으로 가라앉을 수 없어 결국 체면공사가 되어 실질적인 가치를 창출할 수 없다. 전통적인 BI 의 실패는 기술 중심 비즈니스가 기술 중공화로 이어진 결과이다. 진술을 목적으로 한 이런 발전은 필연적으로 역사에 의해 도태될 것이다.
기업의 큰 데이터를 작동시키기 위해서는 대상 청중이 실제 운영, 분석, 업무 일선에서 데이터를 보는 사람들을 겨냥해야 합니다. 왜 오늘 XXX APP 등록 회원의 활약이 감소했습니까? 왜 XXX 상품은 오전에 오후보다 많이 팔리나요? Xxx 채널 광고가 일주일 동안 효과가 없는 이유는 무엇입니까? 시시각각 상연되는 이런 실제 상업 장면은 사장이 대답하기를 기다릴 수 없다. 직원의 머릿속에 생각이 있을 때 실시간으로 결과를 얻으려면 데이터 분석 도구가 기술 문턱을 최소화하고 기술 성능을 크게 향상시켜야 합니다. 간단한 끌기로 아름다운 데이터 차트를 보여줄 수 있습니다. PC 측과 모바일 측을 겸비하는 것이 좋습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 업무 부문은 데이터 분석을 잘 활용해야 데이터 가치를 극대화할 수 있다.
데이터 구동은 사장뿐 아니라 기업의 모든 일반 직원의 혈액에 데이터를 녹여 데이터 구동이 빈말이 되지 않도록 해야 한다.