关于数据挖掘:IDP-深度-企业到底需要何种数据分析挖掘工具

随着大数据技术的倒退，商业智能 (BI, Business Intelligence) 和大数据技术之间的边界逐步含糊。许多 BI 工具在提供行业定制利用计划时也开始融入大数据和 AI 技术。这也给很多企业在抉择数据分析工具时带来了困扰——BI 工具与 IDP 这类灵便的数据分析开掘及 AI 开发工具是否能够互相代替？

理论状况恰恰相反，这两类工具不仅不是非此即彼的关系，反而能够共荣共生，实现能力的互相补充。

BI 工具的外围劣势在于通过点击摸索和仪表板，实现自助式的剖析，AI 技术的利用外围也是服务于“自助”性能的优化。而 IDP 则是专为数据科学家和算法工程师打造，用于进行更深度的数据摸索和建模，这些事件是 BI 工具是无奈实现的。构建新的数据分析我的项目时，利用 BI 工具须要破费大量的工夫和资金老本在数据 ETL（将业务零碎的数据通过抽取（Extract）、荡涤转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程）和数据模型的构建上，而利用 IDP 构建新的分析模型，可大大晋升效率。

什么是 BI?

BI，即商业智能(Business Intelligence)，是一个相当宽泛的术语，实践上蕴含任何驱动更好业务成绩的数据应用模式。Gartner 将其定义为“An umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance.”

在实践中，BI 通常指的是进行数据分析的点击式工具，如 Tableau、PowerBI、帆软 FineBI、思迈特 SmartBI 等。这些 BI 工具构建在数据库之上，使用者无需编写代码即可自助获取简略的数据洞察。

BI 的全副价值在于让使用者——尤其是不具备编程能力的非技术用户——理解组织和业务的日常运行状况。在钻研 BI 工具时，咱们最常看到的产品定位要害信息便是“自助服务”和“满足所有人的数据分析需要”，例如：

• Tableau:“Tableau 凭借人人可用的直观可视化剖析，突破了商业智能行业的原有格局”
• PowerBI:“应用面向所有人的商业智能发明数据驱动型文化。借助最新的分析方法，使组织中的各级员工都能够做出有把握的决定。”
• 帆软 FineBI：新一代自助大数据分析的 BI 工具。每个人都能利用 FineBI 来剖析数据并改善业务。
• 思迈特 SmartBI：满足所有用户的各种数据分析利用需要，如简单报表、数据可视化、自助摸索剖析、利用分享等。

自助式数据洞察能力是数据驱动型组织的重要组成部分，可极大加重数据迷信和数据工程团队的压力。在没有 BI 工具时，数据迷信和数据工程团队需解决大量“简略”的业务洞察需要，这些看似“简略”的需要，实际上须要消耗大量工夫来精确了解业务需要、明确范畴、创立业务 / 数据分析，在交付后仍须要划拨局部精力来解决不可避免的迭代优化。而采纳 BI 工具后，业务人员能够自行实现大部分工作，仅在遇到问题或艰难时与数据迷信团队分割。如此，数据迷信团队能够更加专一于算法的开发和数据价值的深度开掘。

AI 技术赋能的 BI 与 AI 开发工具相似么？

随着 AI 技术加持成为 BI 工具倒退的次要趋势，也由此带来的另一个须要廓清的问题：AI 赋能的 BI 是什么？

AI 赋能的 BI，依然是 BI 工具。AI 技术利用的外围目标，是让 BI 与使用者的交互更加简略，内置数据模型更加准确，进一步升高 BI 的应用门槛、晋升易用性。尽管与 AI 技术相交融，但这类 BI 工具依然不具备灵便的数据摸索、AI 开发和深度数据分析性能。

已有 BI 工具，为什么企业依然需 IDP?

总结而言，次要有两大起因：IDP 可提供更加深度和高效的数据分析。

• 剖析深度方面，BI 工具非常适合更简略的数据分析，但通常难以满足简单剖析场景和业余数据迷信从业者的需要。IDP 提供的剖析深度和强度远远超出了 BI 工具所能提供的范畴。
• 经营效率方面，BI 工具的利用须要大量业务、流程梳理和工具部署工作。即便曾经部署，想应用新的数据集时仍需简单的 ETL 工作。而使用 IDP，数据科学家可间接进行剖析摸索，无需消耗大量工夫进行后期筹备和工具部署，更加高效便捷。

1. 剖析深度和强度

在企业的数据分析中，有大量重要的工作 BI 工具无奈胜任，如预测建模、简单的统计分析、天文空间剖析、非结构化数据处理、机器学习等。BI 能提供的服务仅是数据分析工作的冰山一角。对于冰山之下的宏大而简单的数据分析工作，采纳 BI 工具所带来的的不仅仅是效率低下的问题，更精确来说，是 BI 工具根本无法承当此类工作，因为 BI 工具并不是为冰山之下的数据分析工作而设计的，而刚起步的数据团队可能不会留神到 BI 工具的这一局限性。

随着数据团队越来越多地涉足简单的数据分析我的项目，数据科学家们将不得不扩大到应用 Python 等语言和交互式编程环境(Notebook)、SQL IDE 等工具。在这一阶段，BI 工具旨在打消的数据和合作凌乱问题将再次浮现：数据科学家通常在本地环境中进行数据分析，团队外部和团队之间来回通过电子邮件发送 csv 文件，没有人晓得应该应用哪个最终版本领导业务决策。

深度数据分析和跨团队合作，正是 IDP 的用武之地。数据科学家和算法工程师利用 IDP 能够高效进行算法开发，进行深度数据分析，并能够便捷地将后果分享给所有相干人员。IDP 的定位不是为了代替 BI 工具，而是服务业余算法团队进行深度数据挖掘，促成跨团队合作剖析，晋升企业数据分析效率的同时，防止邮件传输等形式带来的数据和版本凌乱问题。

2. 剖析效率和速度

弱小的数据“驾驶舱”是 BI 工具的外围劣势，但同时也是它最大的弱点。业务人员之所以能够与数据进行简略、间接、便捷的剖析交互，是因为投入了大量工夫和人力进行 BI 工具的需要调研、设计、部署和继续的经营优化，以便业务人员可能上手即用。

通常，BI 工具部署后期需进行充沛的业务梳理和流程优化，了解业务对数据的需要，构建数据分析的指标体系，明确其对包含报表展现、指标展现、交付模式等在内的报表开发需要。

部署过程中中，外围步骤是 ETL 的开发，行将业务零碎的数据通过抽取、荡涤转换之后加载到数据仓库的过程，目标是将企业中的扩散、零乱、规范不对立的数据整合到一起，为企业的决策提供剖析根据。这一环节决定了数据分析后果的准确性，并最终将影响业务决策。通常状况下，在 BI 的部署施行中，ETL 通常会花掉整个我的项目 1/3 左右的工夫。如果通过 ETL 接入的数据集最终被应用的频率低、场景少，这些筹备工作所破费的工夫也便付诸东流。

而 IDP 部署简略、灵便，无需大规模的后期投入，可极大晋升算法和数据团队的效率与生产力，次要体现在：

• IDP 宽泛对接兼容各类结构化、非结构化数据等，用户能够在同一个 notebook 中便捷应用来自数据库、文件等的数据源，突破组织和技术壁垒的解放进行数据摸索和剖析
• IDP 可同时满足数据科学家、算法工程师以及业务分析师的剖析需要，在 IDP 中用户能够无缝切换 Python、SQL 和数据可视化图表，抉择正确的工具实现相应的工作，无需额定寻找差强人意的代替工具
• 在提供数据分析灵活性和效率的同时，IDP 保障剖析工作的版本受控和合作共享，算法团队与业务团队能够共享数据集和 notebook 内容，实现高效的合作剖析

此外，IDP 能够对 BI 工具进行兼容和能力补充。如果 IDP 中的剖析摸索显示，某些数据极具价值，是企业外围数据字典的无力补充，则可将其融入 BI 工具中。反之，如果 IDP 中的深度剖析摸索后果不现实，或者该摸索剖析只是为单次决策分析服务而无需造成固化的自主服务模型，也不会造成额定的投入和效率损失，更不会欠下技术债。

总结

BI 和 IDP 这类灵便的算法开发和数据分析工具并不是非此即彼的代替关系，而是相互协作与补充，独特帮忙企业构建弱小的数据洞察能力。

对于已有 BI 工具的企业，如果 BI 工具无奈解决的深度数据分析需要日益凸显，不如来体验一下 IDP 吧，一站式解决 AI 开发、深度数据挖掘等问题。

而对于还没有 BI 工具但正在向“数据驱动”转型的企业，IDP 能够减速转型翻新，在期待 BI 工具部署实现的过程中，帮忙您更疾速、便捷地获取数据驱动的决策洞察。

【参考资料】

1. 甲子光年，大数据时代的商业智能，2020
2. Izzy Miller, BI Tools & Hex: Why advanced data teams need both BI tools and flexible data workspaces. 2021

理解 IDP: https://baihai.co/

申请试用：https://www.baihai.co/invitat…

关注 IDP: 公众号 Baihai IDP