通过可视化帮助用户实现真正的管理能力提升也是重要的功能之一,德国大数据公司Celonis通过流程挖掘技术,从日常记录中提取数据、发现关键因素,并最终揭示公司在业务中的执行情况,能够帮助客户公司提高30%的工作效率。
发展到如今,可视化技术已经不局限于传统的分析结果展示,而是能够直接转换文本、图片等非结构化的数据并直观展现,例如Quid利用机器智能读取大量文本,然后将该数据转换为交互式视觉地图,以节约过去通常会耗费在阅读检索中的大量时间。Origami帮助营销人员将
CRM、社交
媒体、邮件营销和调查报告等跨平台的数据整合并进行有效分析,使其简单化、直观化、视觉化,人人都能够高效实用。
同时数据分析及可视化对硬件应用的革新也在进行中,开发GPU关系数据库服务的Kinetica获得了5000万美元A轮融资,采用同一技术路线的MapD也已经能够做到比传统计算内核快100倍的速度对大数据进行查询与可视化。
3、BI技术摆脱"鸡肋",实时便捷普惠政企效率提升
BI技术的发展已经有了较长的历史,但由于技术因素此前一直被限制于企业内部采集与应用,实际发挥的效果有限并且使用率不高。如今在
数据采集与应用范围普及与大数据分析、可视化技术的推动下,通过数据仪表板、智能决策等方式提升企业运营效率利器的BI再次获得了资本市场的青睐,Tableau作为BI的代表性企业已经顺利IPO目前市值超过48亿美元,另一家代表性企业DOMO估值也达到20亿美元,成长速度远超传统商业软件公司。
相比于可视化技术,BI更偏重于实际的应用,通过模板化、SaaS化及去代码等方式,BI应用范围不再局限于数据科学家及企业高管,可预见未来企业内部每个员工都可以通过BI工具获知自己及所处部门的各项数据,并能够有针对性的改进工作方式与方向。
已经累计融资1.77亿美元的Looker令用户能够使用自然语言进行查询,降低了查询大型数据集的门槛;GoodData为企业提供大数据分析SaaS服务,其所有的数据分析服务实现了100%云化,企业可以将公司已有数据导入GoodData的云平台,再对数据做跟踪、切分、可视化、分析等处理。
BI领域一个有意思的应用案例是Qlik公司的产品受到了中国海关总署的高度赞扬。海关总署每天都需要进行庞大的数据分析, Qlik则通过图形化数据展示,使海关管理人员不再受平台和时间的限制,能够多视角长跨度的分析,实现了对于现有海量数据的业务的快速展示,极大地促进了稽查效果。
“企业大数据检索、产品大数据分析、大数据咨询预测、大数据平台及机器学习领域——
企业大数据检索能够充分挖掘并释放企业数据的潜力;产品的大数据分析使用户行为成为了产品设计与运营环节的重要参考因素;大数据技术与咨询业务的结合则对咨询行业形成了很大的影响,数据技术导向的咨询业务将极有可能成为未来行业的主流选择;大数据服务支撑平台类企业则为大数据技术的普及和实用化做了很大的贡献,是大数据技术生态中不可或缺的一环;最后是机器学习,作为大数据分析的底层技术方法也逐渐开始得到广泛应用。
首先将企业大数据检索、产品大数据分析、大数据咨询预测、大数据平台和机器学习这五个领域的典型企业列举如下,接下来将分版块进行详细介绍。
4、企业大数据检索
移动互联网的普及与SaaS服务的兴起令企业沉淀的数据量呈指数级上升,但目前对企业数据价值的挖掘仅仅停留在较浅层面,真正的大数据分析能力还尚未应用。因此如何做好企业内部数据信息价值的发掘成为了关键的第一步。
提升企业数据挖掘检索能力,并将检索的技术门槛降低的典型企业有Algolia,目前其产品具备关键字输入智能容错功能,并提供搜索排名配置,能够让普通员工也能按需要找到自己所需的数据信息。同时Algolia还为移动设备提供了离线搜索引擎,其C++ SDK可以嵌入到应用
服务器端,这样即便没有网络连接应用也能提供搜索功能,适用范围很广。
而在SaaS化服务兴起的同时,企业采用多种软件导致内部数据不联通而形成了数据孤岛。根据互联网女皇Mary Meeker的分析,不同行业的公司平均使用SaaS服务的数量从最低25个至高达91个,需要跨平台数据检索分析服务。Maana开发的数据搜索和发现平台Maana Knowledge Graph,其长处便是收集来自多个系统或者"孤岛"的数据,并将其转换为运营建议,可广泛应用于多个行业。
5、产品大数据分析
产品大数据分析相对其他应用来说关注度稍低,但其能够发挥的功能并不少。通过收集用户的浏览、点击、购买等行为,不单从宏观上能够察觉用户群体的喜好变化提前应对,微观上还能够构建用户画像,从而做到定制的产品推荐与营销,能够有效的提升用户的消费水平与满意程度。
Mixpanel便是一家提供类似产品的公司,其让企业用户跟踪用户的使用习惯提供实时分析,其产品有用户动态分析(Trends)、行为漏斗模型(Funnels)、用户活跃度(Cohorts)及单用户行为分析(People)等几个模块,全面的覆盖了可能发生的用户行为与场景。
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