1 概念
BI （Business Intelligence）即商業(yè)智能，根據(jù)維基百科的定義 BI 由企業(yè)使用的策略和技術(shù)構(gòu)成，為商業(yè)信息提供數(shù)據(jù)分析。BI 科技為企業(yè)操作提供歷史的、當(dāng)前的、以及預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)視角，一般來(lái)說(shuō) BI 科技涉及到功能主要包括數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等多方面。
從這些概念上來(lái)說(shuō)，我們可以發(fā)現(xiàn)，首先，BI 服務(wù)的對(duì)象是企業(yè)，其次，要實(shí)現(xiàn) BI 必須要基于龐大的數(shù)據(jù)體系，最關(guān)鍵的，BI 的功能本質(zhì)都是為了推動(dòng)企業(yè)做出戰(zhàn)略決策的可行性見(jiàn)解，讓企業(yè)管理員可以直觀清晰的看到他所關(guān)注的信息，幫助他們更好的控制企業(yè)。
2 背景
BI 產(chǎn)生的背景是怎么樣的？最先應(yīng)用的企業(yè)領(lǐng)域是什么？其實(shí)在概念之上，我們也可以推測(cè)，是跟數(shù)據(jù)及技術(shù)發(fā)展有關(guān)。那么接下來(lái)，我就帶著大家更深度的去了解 BI 的前世今生。
其實(shí)很明顯可以發(fā)現(xiàn)近20年，從原先的傳統(tǒng)制造業(yè)、能源企業(yè)到現(xiàn)在基本上占據(jù)市場(chǎng)的前1
0 家其中 8 家都是科技型企業(yè)。
3 組成部分
智能商業(yè)最重要的兩個(gè)組成部分分別是網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能。二者機(jī)制不同卻相輔相成。
- 網(wǎng)絡(luò)協(xié)同：
所謂的系統(tǒng)就是非單一個(gè)體的能力，網(wǎng)絡(luò)協(xié)同就是通過(guò)大規(guī)模、多角色的實(shí)時(shí)互動(dòng)來(lái)解決特定問(wèn)題。
以淘寶為例，淘寶不是零售商，因?yàn)樗旧硎遣皇圪u、不擁有任何一件商品的，它是一個(gè)零售的生態(tài)圈，是一個(gè)賦能賣家的平臺(tái)。淘寶之所以能夠創(chuàng)造這么多奇跡，是因?yàn)樗莼闪艘粋€(gè)社會(huì)化協(xié)同的大平臺(tái)。即便是一個(gè)非常小的淘寶新賣家，也能夠在線同時(shí)跟幾百個(gè)服務(wù)商合作。
總的來(lái)看：原先我們?cè)诠?yīng)鏈里，智能進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性溝通，但是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)重構(gòu)，讓它演變成了一個(gè)實(shí)時(shí)互動(dòng)的網(wǎng)狀格局，這是每個(gè)企業(yè)邁向智能商業(yè)的第一步。
淘寶賣家協(xié)同網(wǎng)
網(wǎng)絡(luò)提供了我們各種信息交互和溝通的可能，就像淘寶提供給我們可以和買家直接溝通交流商品信息、談價(jià)的工具，給到我們很多進(jìn)貨渠道的打通，給到物流信息的連接、以及服務(wù)市場(chǎng)中也提供很多針對(duì)賣家開(kāi)店的營(yíng)銷工具等。
基于網(wǎng)絡(luò)，讓我們?cè)鹊木€性協(xié)同，變成多邊網(wǎng)狀。這樣的一個(gè)格局給了企業(yè)發(fā)展決策方向的多維參考，同時(shí)也為企業(yè)的成長(zhǎng)提供了更多合作、交流渠道
- 數(shù)據(jù)智能
數(shù)據(jù)智能的本質(zhì)就是機(jī)器人取代人工直接做決策，和傳統(tǒng)的 BI 完全不同?，F(xiàn)階段很多企業(yè)都有 BI 部門(mén)用來(lái)分析數(shù)據(jù)、提供決策分析，核心的服務(wù)對(duì)象就是高層管理人員。
數(shù)據(jù)智能強(qiáng)調(diào)的就是運(yùn)營(yíng)決策直接由機(jī)器來(lái)決定。以淘寶購(gòu)物為例，每個(gè)人看到的商品推薦都是不一樣的，這些推薦都是由機(jī)器完成的。
想要機(jī)器取代人工進(jìn)行決策，有幾個(gè)非常重要的前提條件：- 云計(jì)算
- 大數(shù)據(jù)
- 算法
云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是相輔相成的，以極低的成本存儲(chǔ)和計(jì)算海量的數(shù)據(jù)；
但是想要讓云計(jì)算和大數(shù)據(jù)真正創(chuàng)造價(jià)值，背后還需要“大腦”支撐，那就是算法。
算法通過(guò)將人的思考和人的角色抽象成一個(gè)模型，用數(shù)學(xué)和代碼的方式變成計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的指令，完成機(jī)器大腦的構(gòu)建。然后靠海量的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策。所以沒(méi)有大數(shù)據(jù)也無(wú)法顯示算法的神通。
數(shù)據(jù)智能本身就是依賴于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析、預(yù)測(cè)的過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一個(gè)模型，這個(gè)模型不斷的通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)形成一個(gè)閉環(huán)。
4 發(fā)展趨勢(shì)
在未來(lái)的 10 年里，商業(yè)智能的發(fā)展仍然要依靠三條主線突破：
- 在線化
IoT（Internet of Things）物聯(lián)網(wǎng)無(wú)疑是下一輪在線化的巨大機(jī)會(huì)，萬(wàn)物皆可互聯(lián)、實(shí)時(shí)互聯(lián)。這得益于芯片和傳感器的快速發(fā)展和成本下降，將物理世界中的一切都進(jìn)行數(shù)字化映射可以擴(kuò)展智能商業(yè)的邊界。 - 智能化
人工智能（AI）的發(fā)展和算法服務(wù)的普及將極大的推動(dòng)智能化的發(fā)展 - 協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張
將整個(gè)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)化的進(jìn)程同步加速，幾乎每個(gè)行業(yè)都會(huì)經(jīng)歷一段從傳統(tǒng)、封閉、線性供應(yīng)鏈走向開(kāi)放、價(jià)值協(xié)同網(wǎng)的完整過(guò)程，這中間就具有巨大的商機(jī)。
商業(yè)智能是商業(yè)化在每個(gè)行業(yè)，行業(yè)是多元化的，但是不管行業(yè)的生態(tài)怎么改變，不離其宗的一個(gè)發(fā)展真諦就是要做在線化、智能化、和協(xié)同網(wǎng)絡(luò)化，在線化是基礎(chǔ)，如果所有的場(chǎng)景都是在線下產(chǎn)生或是只在線下運(yùn)作的，那對(duì)人工的依賴性仍然會(huì)非常強(qiáng)，包括傳統(tǒng)的出入庫(kù)人工統(tǒng)計(jì)，運(yùn)輸成本核算等等，效率和準(zhǔn)確率也是有偏差；
其次是智能化，在線化的根本目的是為了讓機(jī)器協(xié)同人工、甚至替代人工，在這個(gè)過(guò)程中，我們就需要為機(jī)器賦能；
協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)張就是在我們做這些措施的同時(shí)我們不斷打開(kāi)自己的商業(yè)邊界，拓寬自己的行業(yè)認(rèn)知
