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開放式分析有利中小企 (車品覺)

By on April 19, 2017

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

圖片: FLICKR

圖片: FLICKR

關於大數據分析，我們行內有兩種說法，一種是嵌入式，意指在企業應用中集成分析的能力；另一種是開放式策略（Open Analytic），所謂「讓數據跟着數據能力走」，把企業內部系統（客戶關係管理、企業資源規劃、財務和人力資源等）產生出來的數據，集中到一個開放式數據訪問層，以供不同的外部分析工具直接使用。

若要使用開放式分析策略，必須相信企業的分析能力單靠內部資源是很乏力的，甚至會成為企業泛化數據驅動能力的瓶頸，有時更會違反了用戶體驗原則。

在這裏讓我舉一個阿里巴巴內部的開放式例子：我們曾經做了一個管理業務指標的系統，目標是讓業務方更容易看到及分析進度。可是，業務方卻好像並不領情，使用者門可羅雀。偶然一次，工程師做了一個Excel小工具，讓用戶可以經過Excel調用任何系統上的業務營運指標及維度，結果出乎意料地受歡迎，而且在Excel上的各種不同業務應用也應運而生。從這個例子中，我想分享的是你沒理由讓使用者為了遷就數據，被迫放棄其慣用且擁有強大功能的軟件（如Excel）吧？正因如此，我更堅決相信開放式分析是一個重要方向，隨着更多企業分析工具逐漸成熟，開放式分析策略將更加有利中小企的數據化拓展。

阿里經歷三代人努力

隨着機器學習和認知系統日漸進步，數據的複雜程度也不斷加大，開放式分析和嵌入式分析其實是共生關係，我們應該把這兩者視作為一套完整分析策略的組成部分，擁有相同的數據底層。

依靠開放式分析策略，業務部門便可運用自身的分析能力。考慮到快速的創新步伐，任何應用軟體供應商都不可能只靠嵌入式解決方案，便能滿足客戶全部分析需求。通過可擴展架構提供數據的開放訪問，將更能使數據分析能力成為整間公司的核心。

當然，世上沒有兩全其美的事，開放式分析的缺點在於數據訪問層很難做到足夠靈活。知易行難，這樣的項目光在阿里就經歷了三代人的努力，並且還在進行中。更令人驚訝的是，從阿里帶着這個意念出去的創業團隊，據我所知就有3間。

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