左圖 近期召開的2015中國商務智慧大會吸引了眾多企業的關注。

　　右圖 中國科學院大數據挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇在2015中國商務智慧大會上發言。經濟日報記者 董碧娟攝

　　

　　商務智慧（BI）系統的主要框架

　　時值年尾，企業要麼在衝刺業績，要麼正啟動新一年規劃。此時，正是最需要新方法新思路的時候。商務智慧可以讓企業獲得分析數據的技術和方法，從而優化決策以獲取更多商業價值。在當下激烈的市場競爭中，先人一步就能迎來商機。

　　商務智慧“紅包”已經開搶，你夠手疾眼快嗎？

　　相信數據科學——

　　從數據中獲得智慧知識

　　“啤酒和尿不濕”是數據分析領域的一個經典案例。美國一家沃爾瑪超市通過數據分析發現，在週末同時購買啤酒和尿不濕的人會比其他時間增加很多。他們在走訪中了解到，同時購買啤酒和尿不濕的顧客多是已婚男士，家中有需要尿不濕的小孩。這些男子奉妻子命到超市買尿不濕時，總會給自己買些啤酒，為觀看週末的體育比賽做準備。得到這個規律後，超市人員把啤酒和尿不濕放在一起，讓顧客購買起來更方便。這個小調整讓超市啤酒和尿不濕的銷量大幅提升。

　　大數據是商務智慧時代必須把握的機遇，同時也是必須正視的挑戰。據相關調查估計，採用大數據和海量資訊管理的公司在各項財務指標上，將超過未做準備的競爭對手20%。2020年全球的數據資料存儲量將達到40ZB，中國將佔全球數據産量的22%。“40ZB的數據量是什麼概念？它約等於地球沙灘上所有沙粒總和的47倍。”中國科學院大數據挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇説，大數據的到來已經成為現實生活中無法逃避的挑戰，每當我們要作出決策的時候，大數據就無處不在。

　　石勇介紹説，傳統的數據挖掘方法是通過數據收集、數據預處理、數據挖掘演算法，進而實現商務分析性知識的發現。然而，大數據中，結構化數據只佔15%左右，其餘都是非結構化的數據。這些非結構化的數據大量存在於社交網路、網際網路和電子商務等領域。“大數據的不確定性表現在高維、多變和強隨機性等方面。”石勇説，正是因為這種不確定性，傳統的數據挖掘方法必須進一步升級。

　　“如果把通過數據挖掘提取‘粗糙知識’的過程稱為‘一次挖掘’過程，那麼將粗糙知識與被量化後主觀知識，包括具體的經驗、常識、本能、情境知識和用戶偏好，相結合而産生‘智慧知識’的過程就叫做‘二次挖掘’。從‘一次挖掘’到‘二次挖掘’類似事物‘量’到‘質’的飛躍。”石勇介紹，這種從數據中獲取智慧知識的方法已經被成功用於信用評分/實時信用卡審批系統、石油工程、網路輿情輔助分析系統、金融與電商應用等領域。

　　他舉例説，實時信用卡審批系統作為國際領先的行業技術已在美國NFM公司運作了4年，除了具有在大數據上數秒內完成決策過程的高性能計算能力外，它能成功地對過去技術無法確認的信貸申請者自動識別，其決策風險幾乎為零。

　　“總之，大數據環境下的管理決策由傳統‘模型驅動’的假設檢驗、因果分析決策變成了由‘數據驅動’的，並在需要的時候結合決策者主觀知識進行相關性分析決策。”石勇説。

　　了解自身需求——

　　避免商務智慧常見誤區

　　當下，智慧知識正在不同領域的商業運營中釋放出巨大的應用潛力。以醫療行業為例，據相關統計，智慧醫療相關的大數據應用規模年度複合增長率將達到111.3%。然而，我們也應看到，目前大數據對事件的預測準確性有待提升、企業重視程度不夠等因素限制了商務智慧的應用。因此，企業需要擦亮“雙眼”，真正理解商務智慧的含義，找到最適合自己的商務智慧模式。

　　“商務智慧是以數據集合為載體支援經營管理中的決策制定過程。”北京興竹同智資訊技術股份有限公司總經理胡朝暉認為，商務智慧具有面向主題、整合性、穩定性、數據永續變化等特點。他認為，隨著數據量不斷增長，企業運用數據並從中創造價值的意願和能力在不斷提升。數據驅動型的洞察對企業生存變得至關重要，這意味著商務智慧分析仍是企業投資和業務戰略的重點領域。

　　作為一名在商務智慧領域深耕20年的行家，胡朝暉向《經濟日報》記者總結了商務智慧建設上的幾種常見誤區——

　　第一種叫做“空中樓閣、BI（商務智慧）欺騙”。在數據不全、管理不規範的情況下上一套“複雜”的商務智慧系統，使其成為公司的“擺設”，稱之為“BI欺騙”。還有一種形式就是，建立無業務數據和模型的“空中樓閣”，實施結束後，系統便無人問津。

　　第二種叫“華麗的報表和查詢系統”。實現現有業務報表常被作為BI應用的開始，卻不應是目標。報表著重短期運作支援，而BI則關注長期的戰略決策。

　　第三種叫“面面俱到以至資訊災難”。商務智慧系統主題模糊，缺乏主要的分析脈絡，造成數據太多、資訊太少。其實，級別越高的領導，往往越需要簡明的資訊。

　　第四種叫“業務不規範以致資訊垃圾”。如果業務不規範，數據也可能成為垃圾，而從這些垃圾數據上提煉的分析也一定毫無價值。

　　胡朝暉認為，商務智慧應從以下幾方面尋求突破：要去中心化，去重型化，從輕開始；要走下神壇，向“輕量化、移動化和社交化”等方向突破；模型設計應直奔主題和需求，分主題地構建模型，快速提交，容忍冗余。重新審視OLAP（連線分析處理）的建模模式，盡可能地降低建模的複雜程度；多種媒介展現，注重客戶體驗。

　　理解新型環境——

　　學會運用“賽博經濟”力量

　　商務智慧離不開經濟系統的支撐。在網際網路、物聯網等技術與諸多新産業融合共振的環境中，出現了一種“網際網路+”的新經濟範式：賽博（cyber）經濟。清華大學電腦係教授徐恪告訴記者，cyber作為前綴最早出現在諾伯特·維納1948年發表的《控制論》一書的cybernetics一詞中，cybernetics意為精於掌控。當下，cyber通常被用作前綴，以説明與網際網路或電腦有關的情景。“然而cyber的含義遠超網路一詞的範圍，它包含物理網路及在其上承載的數據和基於這些數據所作出的分析決策控制。”徐恪認為，我們正處於賽博時代。

　　“賽博經濟系統是以資訊和知識為主導資源、以資訊與網路産業為主導産業的經濟形態，是以電腦資訊技術為基礎、依託電腦網路平臺所進行的各种經濟活動及其在此基礎上所形成的各种經濟關係的總和。”在徐恪看來，相比知識經濟、資訊經濟和網際網路經濟，賽博新經濟能夠覆蓋全球、全人類，與人類社會、經濟活動高度融合，具有改造傳統的更強顛覆性，同時擁有網路科學、網際網路、物聯網、大數據等更豐富的底層支撐手段。

　　“賽博是構造社會、市場和行業全新格局的要素和力量。只有把資源在賽博經濟的邏輯和機制下整合運用起來，才能形成功能和價值的‘強連接’，從而擁有發展空間和潛力。”徐恪説。

　　賽博經濟具有4種基本形態特點，即數據經濟、共用經濟、虛擬經濟和平臺經濟。他對平臺經濟給予了著重介紹：平臺戰略成為市場發展的趨勢，其核心在於把多邊市場內部化，打造一個“生態圈”，促進生態系統裏的參與者能夠積極踴躍地産生互動，通過多邊參與者的充分互動提高平臺企業的競爭力。例如，蘋果、微軟、阿裏等企業都是典型的多邊市場的企業。

　　徐恪認為，平臺發展過程中會出現合圍與跨界競爭。多邊市場的平臺企業很多時候存在相互交叉的用戶群體，多個平臺會共同競爭這些用戶，此時平臺企業就會面臨其他平臺的合圍。同時，當平臺企業發展到一定程度、積累起足夠用戶時，可嘗試提供更多針對現有平臺用戶特點的其他類型的服務，這種新服務對其他平臺企業來講就是跨界競爭。“對於規模較小、服務範圍較窄的平臺企業，面臨其他平臺合圍和跨界競爭的風險會變得更大。”因此徐恪建議，規模較小的平臺企業可以專注于某些具體的服務領域進行深入挖掘，發現更大的機遇。

　　“價格競爭也是平臺發展過程中的一個特徵。”徐恪説，在多邊市場上，平臺構建階段的成本是最高的，在這個階段，平臺企業之間愈演愈烈的價格戰使得補貼行為發生扭曲，補貼金額不斷增加。而一旦從價格競爭中脫穎而出，在平臺運營期就能夠將這些“資源”應用到自己的平臺場景中，扭虧為盈。“但是，需要正視的是，價格競爭是雙刃劍。”徐恪強調。（經濟日報記者 董碧娟）