9月4日消息 最近科技圈總是新聞不斷。即uber五月底創紀錄的ipo之后，salesforce再爆驚天數字。上月10號，salesforce以157億美元的價格收購了tableau。
salesforce 的 ceo marc benioff 發推：
“我們很高興宣布：我們將和好朋友@tableau攜手，幫助人們更好地看見并理解他們的數據（以及顧客！）。今天 salesforce將簽署收購 tableau 的最終協議。”
tableau 也立即回推：
“今天是 tableau 的大日子！我們要加入@salesforce 大家庭啦！我們的結合，必將加速我們‘助力人們看見和理解數據’的使命。我們的數據家族越來越壯大啦！”
在這些鋪天蓋地的新聞中，很多文章都提到了“大數據”這個關鍵詞。”大數據“成為了近些年來的 buzz word（熱詞），就像當年的“互聯網 ”一樣，人人都想蹭點熱度。但是具體大數據的技術流程和實現應用是什么呢？大數據處理主要包括以下環節：數據收集、數據預處理、數據存儲、數據處理與分析、數據展示/數據可視化、數據應用等。
大數據？salesforce？tableau？您們都哪位啊？
數據源可以包括我們比較熟悉的結構化數據，以及占比更大的半結構化和非結構化的數據。結構化數據就是excel中常見的表格 – 一列代表一個變量，每行都是一個記錄點（record）。非結構化數據指結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型；主要來源于文字、圖片、音頻等多元媒介的信息。但這些數據都還是非常原始的狀態，真的要使用需要經過中間的收集、儲存、清洗、處理等多個步驟，最后才能到分析和可視化的階段。
其中crm data 就是典型的非結構化數據，salesforce 正是全球領先的crm客戶關系管理平臺。跟傳統的老牌crm系統（如sap， oracle等）相比，salesforce的最大優勢在于他的輕量級和靈活性。傳統的crm系統對于企業來講都是一筆巨大投資，耗時耗錢，而且需要專業技術支持以接入企業現有的其他系統。salesforce打破了這樣的壁壘，其服務基于網絡云端，因此１）免去了it專家團隊進行安裝設置或管理維護；２）用戶從任何客戶端能登陸使用，大大增加了靈活性。
而且salesforce還把crm中的各種功能拆解成一個個獨立的add-on 模塊供客戶根據需求選擇，而非像傳統crm系統一樣整套捆綁銷售。大大降低了成本，主要針對中小型企業。salesforce就是這樣從底端迅速打入市場，成長為現在盈利132.8億美元 (2019) 的璀璨明星。
salesforce對客戶數據進行儲存、處理、管理，屬于比較上游的服務。跟其相比，tableau的主要功能是分析和可視化數據，在整個流程中屬于比較下游、接近前端應用層的服務。tableau最大的優勢在于極度用戶友好，當用戶導入數據或連接數據庫后，tableau 除了會自動檢測數據類型，還可以自動識別地址、郵編、經緯度等地理信息數據。
其實salesforce在高科技企業中是出了名的買買買型選手。早從2006年開始，salesforce前后進行了60 收購。2018年3月對企業軟件集成平臺mulesoft的收購是當時salesforce最大的一起收購案，收購金額在65億美元，卻不及這次tableau的一半。
這張圖很好的展現了salesforce對tableau的商業預見和期望。通過將其融入現有的產品服務體系，形成一個基于客戶關系和營銷銷售管理的整體閉環當中。兩家企業的結合就十分合情合理，也很大程度上體現了salesforce進軍business intelligence行業的雄心壯志了。這里又提到了另外一個熱詞：business intelligence,也就是bi商業智慧：指的就是利用現代科學技術，處理企業中現有數據，并將其轉換成知識、分析和結論，幫助企業做出高質量決策，以實現商業價值。下面來講講 bi 界都有哪些大咖。
嚯~business intelligence？是啥啊，能吃么？
這張2×2是gartner每年都會發布的magic quadrant – 會將各種領域的科技產品/公司進行匯總比較。可以看到，bi賽道的新生代如tableau, qilk, thoughtspot 都牢牢占據左上角，老玩家如oracle, ibm, sas, sap在戰略視野和執行能力兩個維度，都不如這些后輩了。
這里還想再提幾個公司簡單介紹一下
looker -是bi界值得關注的一家公司。成立于2011年，也是趕上了大數據的浪潮。looker的優勢在于產品足夠穩健，能夠帶的動像google 的bigquery, amazon 的redshift, snowflake, 或microsoft的sql 等新一代、體量龐大的大數據平臺，直接連接數據倉庫。looker還創建了自己的查詢語言lookml，方便不懂sql的非技術人員提取數據。而就salesforce收購tableau的幾天前，google前先一步宣布以260億美元的價格收購looker。可見大數據和bi的這碗羹，誰都想分一杯。
qilk -是近幾年增長率最快的bi產品之一，是一個比較完整的商業分析軟件。其中qlikview更多面向終端一線用戶的日常運營監測，有常見的幾種報表類型，屬于比較好用的 “傻瓜型” 工具。qliksense則有更高的靈活度，用戶可以自主建立報表來探索數據。可見，qlik對于用戶群體需求有較好的理解，并對針對性地進行產品分層。
那這些通過這些科技巨頭的大動作我們能洞見點什么呢？我認為有以下幾點：
大數據解放
首先，這意味著大數據和數據分析的解放。這個“解放” 體現在兩方面：1）數據逐漸開放，存在大量的開源數據是誰都可以讀取、分析并利用的。美國奧巴馬政府在2009年提出了 “數據解放” 的概念，將政府的數據網站data.gov開源給企業和個人。目前在data.gov上大約有超過40萬各種原始數據文件，涵蓋了農業， 氣象， 金融， 就業， 人口統計， 教育，醫療， 交通， 能源等近五十個分類。此外， data.gov還有一個地理信息的子站點，專門提供地理信息相關的數據。政府也鼓勵開發人員將自己數據產品的代碼放到github等開源平臺上，供更多的人學習、分享、利用。大數據的解放，使得數據有了更大的價值。
這種“解放”還體現在技術壁壘的降低。隨著越來越多數據產品的出現，數據分析不再是專業技術人員的專屬。更多靠近一線、靠近市場前端的非技術人員也可以通過大數據分析工具洞察商業走勢，幫助他們更好理解目標市場、進行商業決策、運營商業活動。就比如說，通過像tableau這樣的bi軟件，產品經理或者市場經理不會寫代碼跑回歸，也可以探索哪些變量對能夠產生更大的商業價值。
數據人才瓶頸
現在很流行的陰謀論說法：隨著科技的發展，ai將逐漸取代人們的工作。那么這些bi產品的出現，是否意味著我們不再可以取締一些專業人員了？我認為答案是yes and no. 正是由于這些bi產品的出現， 使得原先難以利用的數據有了變現的可能性，反而催生了對數據有理解力，同時又有商業敏銳性的人才的大量需求。近些年來，大量business intelligence analyst（商業分析師）的崗位如雨后春筍般出現。根據glassdoor的統計，平均年薪在80k usd (55 – 56 萬人民幣) 左右。而且搜索business intelligence（商業分析）相關的招聘信息，會發現光是上周內新發布的posting就有13k 左右。
所以，在data 道路上的各位小伙伴們，加油鴨！市場的熱度和需求只增不減，我們的工作和生活前途光明呀！！

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