思迈特软件副总裁徐晶：数据挖掘加持下，商业智能的未来发展趋势

　　二是让我们建模过程，也能变得更加智能，更方便。我们在某一个组件的配置上，算法配置上，能不能自动优化参数。咱们知道，算法最重要是参数。参数是很重要的事情，来回调。如果系统自动帮你调好呢?这是第一。

　　第二，数据挖掘产生的很多模型，这个模型能不能被下次别人所用呢?这些问题阻碍数据挖掘能够普及的一些关键问题。我们希望这方面进行尝试。

　　可以说从两个纬度向右边，更多人用起来;向上边，变得更智能。我自己感觉，经过了30多年BI这个词以前，以前的那个I，终于现在开始变得智能一点了。因为在这之前，基本上我们看到都还是报表，可视化的仪表盘，其实都还是报表，都是一些统计的东西，缺乏智能化。只有刚才我给大家描述的那种，变得更加成熟以后，我们就真正智能起来了。

　　那刚才我在前面比喻的时候，用到了私家车的概念，我们打车变成私家车(未来还有智能驾驶)，但未来一定是只有智能驾驶吗，我们可以想一下现在智能交通未来会把大家私家车全部收走吗，你会叫不到车吗。我想是不会的，未来这个时代是智能时代，但他一定是包容的。他会让各种各样的人都在上面能够找到自己的位置，去选择自己想要的结果或者工具。

　　其实BI也是一样的，未来的智能化的BI，他不是只有一个选择，就只是你说话就可以完成。他一定是承载各种各样的东西在上面的，所以我们也做了一些自己的探索、摸索，我们看看是不是以中台的方式提还是更合适。那我这里面提的一个关键字叫做数尽其用，人尽其才。

　　用思路、思想能把我们所有的功能、工具整合在一起，那包括刚才说的上面三个方面，一个是数据准备的方面，怎么访问数据，怎么去关联数据，像目前BI的发展，前面浪潮的也说了，我们数据在保留现在的规格之上，就可以马上进行关联数据分析，未来也是一样。

　　不是说你一定需要一个很健全的数据参物才能做数据分析，他是什么时候都可以基于数据源开始的。他的数据访问能力非常的强，而且自带数据处理的能力，像刚才我们在一个流式数据分析的建模的过程中，都可以做数据处理，包括嵌入自己的语句进行处理都是可以的。

　　当然还允许用户自己做数据提取封装，第二层面就是数据分析。数据分析的话，用网上那种比较含糊的概念就是我们可以做报表，我们可以做数据可视化，我们可以做各种各样的钻取分析，下钻上钻，我们还可以做数据挖掘，这些都应该属于数据分析层所解决的问题。

　　刚才我T形图里面，最起码用报表来表述，用分析的方式去切割，去找到原因，用一种挖掘的方式去预测未来，这三个层面的需求都应该在这个阶段完成，这是数据分析。最后我们还要把他去很好的暴露出来，分享出来，这个是很重要的。

　　数据准备的话，我们要做哪些事情。为了数据质量能够足够多，足够用，不断去训练他的功能让他变得更方便，能把数据你原始的东西抓过来进行整理。然后还可以类似资产管理一样提供导航。你能知道，让用户能知道，让每个业务人能知道，很快能找到自己的数据在哪。我要的数据系统里有没有，这些东西都应该是准备工作去完成的，没有这些前提，后面所有的数据分析可视化、数据挖掘都是假的。

　　那这个是基本基础的工作，当然还要考虑各种性能的问题。那数据链接的能力要求访问各种各样的数据源，我们公司也刚测过，跟高斯DB一级的测试，当然用户最重要的是可以用这样一种可视化拖拽的界面能够随时对我所拥有的数据源(有权限的)进行跨户的查询，把两个数据源直接放在一起进行关联分析，让他自己去完成。

（编辑：西安站长网）

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