商業智能，巨頭們的下一個必爭之地

謝瑋

《韓非子》說：“圣人見微以知萌，見端以知末。”意思是，從微小的苗頭中能預見事物發展的趨勢。

在大數據時代，數據分析讓“見微知著”更加可能。比如，超市購物產生的客戶積分數據，可以讓超市了解客戶需求并且購買更好的產品。醫院體檢產生的歷史數據，可以幫助病人更好地“防病于未然”。

“見微知著”的價值，由數據分析市場的熱度可見一斑。

6 月 6 日，谷歌宣布以 26 億美元現金收購非上市的BI（Business Intelligence，商業智能）和數據分析公司 Looker。

短短數天后，又一家數據公司被以更高價格收購。6月11日，CRM（客戶關系管理）巨頭Salesforce宣布與數據分析平臺Tableau達成收購協議。該收購以全股票交易方式來進行，交易價值約為 157 億美元，成為 Salesforce 歷史上最大的一筆收購案。

什么樣的公司，值得谷歌、Salesforce等巨頭花“天價”收購？

插圖：《中國經濟周刊》美編 孫竹

CRM巨頭“迎娶”大數據獨角獸

Tableau是一家交互式數據可視化軟件公司，成立于2003年，主要創始人來自MIT（麻省理工學院）。該公司目前總部位于美國華盛頓州西雅圖，專注于商業智能。

Tableau的產品包括關系數據庫、在線分析處理多維數據集、云數據庫和電子表格以生成圖形類型的數據可視化。包括奈飛（Netflix）、亞馬遜和華為在內的超過8.6萬家公司和機構都是Tableau的客戶，其2018 年營業收入為 11.55 億美元。

Salesforce 是全球知名的 CRM公司，其財報顯示， 2018 財年全年收入為 132.8 億美元。

對于這筆價值不菲的收購，“買賣”雙方都十分樂觀。Tableau 方面發言人表示，“與 Salesforce 合作將增強我們幫助世界各地人們查看和理解數據的能力”，“作為全球排名第一的 CRM 公司的一部分，Tableau 直觀而強大的分析能力將使數百萬人在整個組織中發現可操作的見解。”

Salesforce 聯合首席執行官 Keith Block則表示：“數據是數字化轉型的基礎，通過對所有客戶數據提供強大的可視化能力，Tableau的加入將提升我們幫助客戶實現成功的能力。”

收購Tableau是Salesforce有史以來最大的一筆交易，這筆交易預計將在今年第三季度完成，屆時Tableau將作為獨立子公司運營。

從業務發展上來看，這是一次具有想象空間的收購。借助Tableau的數據分析工具，Salesforce可以在不同的產品中集成數據分析功能，讓商業智能貫穿于客戶生產、銷售、營銷等各個業務環節，從而幫助客戶更好地管理客戶關系，提升服務質量。

在此不到一周前，谷歌也宣布了以 26 億美元收購大數據分析公司 Looker，收購完成后Looker將并入谷歌云部門。谷歌云CEO庫里安在聲明中稱，收購Looker將為谷歌云的客戶增加數據分析工具，幫助谷歌提供針對目標垂直行業的特定分析。

分析人士認為，谷歌和Salesforce的收購，都是其戰略擴張的重要一步。

中國計算機學會會士、中國人民大學信息學院孟小峰教授向《中國經濟周刊》記者表示，隨著大數據以及人工智能向縱深發展，人們對智能分析的需求會越來越強烈。智能分析和傳統的商業智能中的分析有所不同，它需要對多元異構數據具有更深度、更廣泛的融合能力和知識提取能力，這不是過去統計意義上的簡單分析。隨著大數據應用進一步發展，各家公司對相關技術和布局有越來越強烈的需求。因此，它們選擇通過這樣的布局有效提升自己，以便在整個大數據產業鏈上占據相對有利的地位。

“從商業邏輯來看，BI與數據分析領域競爭格局非常激烈。各大巨頭無論是通過內生性研發還是外延式并購，都必須獲取這種數據分析能力。”海致網聚技術總監翟士丹向《中國經濟周刊》分析稱。

頭部BI廠商成巨頭必爭之地

BI和數據分析業務正在成為新的戰場。在這一領域，巨頭們的收購相當頻繁，甚至成為公司技術升級的常規選項。

華泰證券研報分析指出，早期BI以IBM、Oracle等數字化巨頭的布局為主。早期代表性收購案例包括2007年Oracle以33億美元收購Hyperion，2007年SAP以68億美元收購Business Objects，2008年IBM以50億美元收購Cognos等。這些BI廠商至今已逐步喪失競爭力。

近期Salesforce和谷歌紛紛收購BI廠商。云計算與企業業務結合產生大量運算和數據沉淀，這些沉淀的數據還需要通過BI轉化為能夠指導業務優化的決策建議并以可視化的方式進行直觀呈現，才能打通閉環，實現數據價值。“因此，全球頭部BI廠商成為云計算巨頭在完成數據存儲和數據處理布局之后的下一個必爭之地。”

有分析指出，人工智能的進展在很大意義上是從原來的傳統建模、制定規則到現今依賴于數據機器學習的根本轉變。與以前的眾多數據分析技術相比，人工智能技術立足于神經網絡，同時發展出多層神經網絡，從而可以進行深度機器學習。

在孟小峰看來，Tableau、Looker、Palantir等公司的核心技術在于具備了從紛繁復雜的數據源中提取有價值的數據，尤其能夠提取、匯集有知識價值的數據，進而能夠促使在此基礎上所構建的AI的智能化應用得到有力支撐。否則這一輪AI無論炒得再熱，也會成為無源之水，缺乏發展后勁。

“我想，這也是促使這些公司花這么大的價錢并購的原因，要把智能分析的相關技術能力買到手，促使應用向更深發展。”孟小峰表示。

以Palantir為例，其最著名的案例是通過關聯分析幫助美國情報機構獲得本·拉登的相關線索。隨后，Palantir將業務擴大到了反恐、金融、醫療等領域當中。

孟小峰進一步分析指出，這些技術的核心在于數據的融合和知識的融合，能夠在紛繁復雜的數據中找到具有某種語義聯系的實體及其關系，基于此構造出某個領域的大規模知識圖譜（Knowledge Graph）。所有公司都在致力于尋求面向不同領域的知識圖譜構建的相關技術。只有具備這方面的能力，才能實現智能化應用。

“所以，從這一輪的收購當中可以看到，過去傳統的企業智能所謂BI是去解決已知問題的分析，未來商業智能要解決的是對未知問題的分析，也就是解決預測問題。為此企業需要在其積累的數據生態中為新的業務模式創新快速構建有價值的數據驅動的管理決策知識圖譜。具備數據融合和知識融合技術和體系的智能分析企業成為新的市場寵兒，這也是巨頭收購背后的驅動力所在。”孟小峰表示，現在包括IBM、谷歌、微軟在內的巨頭，都在積累相關技術和實力，從而引導自身應用向縱深發展。

國內BI企業有其獨特優勢

“科技自立”的重要性愈加凸顯。去年11月，美國商務部工業安全署（BIS）出臺了一份針對關鍵技術和相關產品的出口管制框架，其中就包括可視化、自動分析算法、上下文感知計算在內的大數據分析技術。

那么，在BI與數據分析的賽道上，中國的企業與Tableau、Palanir存在哪些差距？有沒有自己的“獨角獸”？

“從目前現實的角度來看，在這個層面，我不認為中國企業和國外的企業有多么大的差距。”孟小峰直言，技術的生長來源于堅實深厚的應用基礎，后者又源自堅實深厚的數據深度和廣度。從中國移動互聯網和整個互聯網發展態勢來看，我們在很多應用方面不輸國外，甚至在某些領域應用創新能力和應用深厚度是遠超于國外的。

他進一步分析指出，我們有著更大的樣本采集對象，可以積累更廣的數據范疇，從而有著更好的實驗場、更堅實的需求驅動。近年來，國內產生的智能化的分析工具或者企業是不輸國外的，這與操作系統、數據庫時代與國外的差距可謂是天壤之別。

現實中，像Tableau這樣的公司在國內市場表現未必最佳。今年年初，在招商銀行云BI平臺招標中，海致星圖力壓Tableau等國內外競品，中標近千萬元。

“智能分析跟本地化還是有一定的關系。比如，Tableau在美國市場基礎上和應用需求下所開發的產品，對中國客戶摸得并不是太透。”孟小峰直言，本土企業需要跟應用摸爬滾打在一起，摸透需求的本質，才能開發出有針對性的技術，“從這個角度上說我覺得國內（企業）還是有優勢。”

“海致，就是指海量數據，極致分析。”翟士丹向《中國經濟周刊》記者介紹，“ 海致最初對標Tableau開展BI產品BDP的持續研發，在實現了與Tableau一樣便捷的數據接入分析和可視化分享的基礎上，率先在行業內實現了SaaS模式的大數據BI服務體系，并逐步加強了數據建模和知識圖譜等配套數據分析工具。”

據介紹，海致定位于大數據為企業賦能，經過4年發展，已經形成海致BDP、金融大數據（海致星圖）及警務大數據（海致網聚）3條產品線，分別針對通用領域和垂直行業的數據分析需求。BDP重點提供通用的大數據分析平臺產品，剩下兩個產品線則扎根于金融、公安兩大領域。

不過，翟士丹直言，在滿足了3000余家大中小型企業客戶，特別是進入金融、公安這樣的超大頭部行業客戶之后，海致開始摸索在便捷的Tableau通用分析平臺和復雜的Palantir專業分析平臺之間的兼顧之道，力求更加深入行業數據底層，為客戶挖掘更專業更易懂的數據價值。

“讓數據可以被看見、被看懂、被利用。”翟士丹表示。

他坦言，海致專注于公安領域其實源于一個“機緣”。2017年，有位民警使用了海致SaaS個人免費版，發現其數據快速的接入清洗和便捷的可視化分析，非常適用于公安數據分析場景，立即聯系了公司與當地公安部門進行了交流，并在短時間內推動了第一個公安系統的落地部署。自此，海致產品僅用兩年時間就在全國14個省60多個地市的公安機關開展了大數據應用的深度合作。

他進一步闡述，目前海致通過與全國公安客戶合作，利用海致BDP警務數據分析平臺建立了500多個的違法犯罪分析模型，涉及刑偵、治安、禁毒、經偵、人口、出入境等多個領域，實現了對上述領域內違法犯罪人員身份、行為、關系特征的精準刻畫，同時結合海致知識圖譜所能提供的千萬級“點”（對象）、百億級“邊”（關系）數據知識體系，逐步形成了海致特有的數據分析中臺體系，為客戶在公安打防管控工作中提供了強有力的數據分析支撐，這其中既有涉及華中一百多家違法企業案值高達數百億的特大稅案偵破，也有通過一個模型在西北某省會城市一晚行動抓獲300余名違法犯罪人員的專項整治;既有華東國內知名大都會商業旅游地標新年夜精準的大人流預測，也有服務于華南省會城市出入境辦證服務特定人群、特定地域的科學劃定。上述的成果不但推動了公安機關城市公共安全管理服務能力的提升，也更加堅定了海致從智能商務向智能警務延申發展的決心和信心。

在孟小峰看來，隨著云計算、大數據、人工智能等技術不斷發展，5G等IT基礎設施的成熟，特別是5G推動下的萬物互聯之下，人們獲取數據的能力會越來越強，描述現實世界、世間萬物的能力越來越強。由此，人們對于萬物互聯場景下，事物之間、實體之間、人和人以及設備和設備之間語義分析的需求會越來越強烈，市場的前景將是爆炸性的。隨著數據的爆炸性增長，人們對新型的商業智能的分析手段和工具的需求會越來越強烈。