根据IDC公司的研究，到2020年，数字数据将有可能达到40万亿GB。随着大数据的到来，大多数企业都部署了某种形式的基本商务智能系统，以从传统企业系统中抽取大量数据，为决策者提供各种分析报告，进而改善企业绩效。然而，目前超过80%的企业信息是非结构化数据，要分析这些数据，传统商务智能环境是力不能及的。这些数据存在于网站、社交媒体、内容管理系统、电子邮件、各种文档、传感器数据、外部数据库等数据源中，类型多种多样，且不断变化，数据量也在成倍增长。
企业现在已经迅速认识到，要实现创新、满足市场需求并领先竞争对手，统一结构化和非结构化数据至关重要，这样就可以更加全面地了解企业决策对经营情况的影响。然而，现实情况是，随着新型数字数据源的激增，数据种类而非数据量成了最大挑战。多种数据源，加上基于
互联网的企业文化以及消费类移动应用对企业级
软件的影响，使得业务部门用户迫切要求扩展现有商务智能基础设施，以充分利用非结构化数据，更好地了解某些新的或不熟悉的商务情况。
由于有大量客户、员工及产品知识尚未得到充分利用，因此企业正在广泛寻求用新的方法补充传统商务智能分析，使业务部门用户能够自由、简便、快速地研究相关信息，洞察新动向。例如，某个
家电制造商用其商务智能系统跟踪金属铜的价格变动。现在该厂商发现铜价已经相当高，正转而采用信息发现应用，以找到其他可用材料。正是基于上述背景，企业需要思考怎样突破传统商务智能系统限制，从非结构化数据中发现有用信息。这里先从数据发现谈起。
数据发现的五项准则
从根本上来看，企业数据分析就是充分利用信息，深入洞察各种现象的本质，进而采取正确的行动。接下来，正确的行动会带来更大的商业成功、更强的竞争优势、更高的客户忠诚度、更多的利润和更大的市场份额。
然而，目前并没有很多企业在数据分析上取得超常成功。因为尽管大多数企业拥有丰富的信息、大量的分析工具以及日益增强的计算能力，但是要通过数据分析准确洞察业务现象，仍然面临着无数挑战。例如，过去在企业内部已经彻底实现标准化的传统IT平台，现在恰恰成了妨碍信息分析的瓶颈。
在这种情况下，“企业数据发现”自然而然对现有商务智能分析起到了补充作用。商务智能是一种敏捷灵活的分析方法，而“企业数据发现”则简化了对多样化信息的访问，无论什么类型的数据，都可以通过“企业数据发现”简便即时地访问，从而为商务分析创造了良好的条件。
这正好满足了企业的需求。企业如今对任何数据都需要进行快速、简便、直觉式的访问，以进行数据分析，为业务及IT决策提供依据。“企业数据发现”可帮助企业打破目前的僵局，企业无需放弃现有数据分析平台及基础设施，就能够更加敏捷地分析数据，提高分析结果的准确性。让我们通过一个有趣的例子，来探讨“企业数据发现”的5项准则。
1.通过可管理的自助服务，获得准确分析结果并规避风险
假定某公司某月在某地区的销售额出现了激增。那么怎样才能发现激增的原因，然后复制这种成功的销售模式呢？有关人员直觉上认为，不久前的媒体宣传活动可能发挥了作用。为了弄清是否如此，该公司需要汇总销售数据，其中不仅包括报告中的数据，还包括媒体宣传活动实际产生的原始数据。怎样才能快速汇总销售数据与媒体宣传活动产生的数据呢？
通过可管理的自助服务发现功能，无论在企业内部还是外部，都可以简便快速地存取IT系统中的多样化数据集。业务部门用户能够自己上传并汇总数据，获得准确的分析结果。
2.综合多种数据，洞察业务现象的本质
汇总了各种销售数据及媒体宣传活动数据后，仍然没有发现十分清晰的原因，这时怎么办？另外，业务部门用户还建议，加入社交媒体反馈信息，以收集更多有关此次宣传活动的数据。
通过可管理式自助服务数据发现平台，企业可以简便地访问多种数据，包括非结构化数据以及包含大量文本信息的数据，目前的数据分析环境常常不包括这类数据。同样，通过这一自助服务平台，业务部门用户可以快速整合现有数据与各类新信息，例如来自博客、客户评论、市场调查报告文本、微博、电话记录以及更多信息源的信息，以发现促进业务增长的新动力。
3.配备使用整合式搜索、导航与分析工具
在寻找销售额激增的根本原因时，业务部门用户希望无需任何培训，就能够像使用网页功能一样，搜索上述所有类型的数据。
全功能整合式搜索、导航及强大的视觉分析工具包对数据发现至关重要。当企业寻求增强洞察力、扩大竞争优势时，总是有走进死胡同的风险，因此必须获得对所有情况的分析和洞察，才能有助于保持正确方向。
4.与数据对话
相关人员还发现，销售额激增出现在媒体宣传活动期间，而且在销售额激增这段时间，有一场大型体育赛事。这条新线索导致了一个新问题：一场体育赛事能与销售额激增有什么关系呢？数据分析给出了答案，揭示出这场赛事的价值：这场赛事插播了此次宣传活动的一个广告。这样一来，就有了明确的研究目标了。
传统数据分析方法依据设定好的问题，按照已经走过无数次的路线，分析经营中的各种现象。而通过自助式服务发现功能，业务部门用户可以快速、灵活、敏捷地发现以前无法得到的分析方向。无论何时，只要业务部门需要，就可以利用自助服务发现功能持续与数据对话并得到答案，因为数据发现平台已经为信息编制了索引。
5.进一步丰富数据多样性，不断发现新线索
在销售额激增分析接近尾声时，是否确实弄清了广告对销售额激增的贡献？传统数据分析一般不涉及定性信息，例如一些隐藏的、可揭示出人们的真正想法及其行为动因的关键因果联系。定性信息常常是揭示根本原因的关键所在。在本例中，定性信息能够解释销售额激增的原因：社交媒体上的帖子显示出，这场体育比赛的观众很喜欢这个广告，因此该广告在这一地区引起了病毒式反应。
“企业数据发现”还能够通过充实文本信息，发现非结构化内容中隐藏的深度信息，助力业务部门用户最充分地利用原始文本信息。充实的文本信息与全盘考虑企业情况的做法相结合，有助于企业全面了解业务进展，做出有真正依据的决策。
企业当前面临的挑战是，需要管理海量信息，因为所有这些信息都有可能影响决策的正确性。而IT部门面临的巨大压力则是，在控制成本的同时，仍然能够对业务变化做出敏捷反应。
基于上述5项原则的“企业数据发现”是一种全面的解决方案，能够帮助企业快速、直觉地访问传统及非传统数据，其中包括外部信息及非结构化信息。企业应该考虑将“企业数据发现”纳入其数据分析战略，以充满自信和不断创新的态度，充分利用“企业数据发现”，并从中获益。
责编：李玉琴
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