数据中心成本,一年投入非常大,甚至可能几千万。但做报表60%以上的需求,实现上仅仅是决策支持系统,这样BI的价值何在?大数据量像雅虎4万4千台集群,10个亿的成本如何能够被化解?ROI很难合理计算,核算成BI带来的价值非常困难,需要转换思路。如何快速体现出BI的价值,让组织适应组织。
投资和收益,按照每个项目核算。将来BI一个一个的应用,能够产生的价值。这是我们的案例中体现的。很多时候能够量化的内容比较容易处理,但是无法或很难量化的按照海外的一些经验,业务部门提出需求IT人员去实现就能够完成。但是国内在对需求的认识上却相距甚远。“及时响应非常重要,与其等待业务下发需求不如IT主动出击,让一些具备敏感性的专业的人主动为业务部门提供一些数据。”淘宝比达在现场给我们这样分享了他的经验。
实际上历史数据不要随意浪费,现在很多技术可以实现这些数据的价值。不同的数据用不同的业务负责人去在业务提出需求,我们把这些业务负责人当成客户一样,把数据产品化交付出来,产生业务上的价值。时间积累的问题,让数据存下来就具备很大的价值,让数据变现其实还可以让数据直接产品化,用数据结果直接产生商业价值。
传统数据库的数据分析到尽头,未来怎么做?
关系型数据库由于很难在解决今天大数据和高效的数据分析,而hadoop实施起来却与现在的知识差距又很大,所以我们还是希望有一种不需要让我们付出巨大的代价来实现,我们在没有其他方案的情况下,用hadoop、分布式数据库等方式来做方案。各自能够满足不同的业务需求。这里面要按照需求出发,不同需求能够实现的方案。