商務大數據平臺建設的必要性及其實施建議

鄔保明

[摘 要] 近年來，國家制定了宏偉的大數據技術發展藍圖。筆者在如何實施大數據技術及其應用方面作了研究，找到一個大數據技術實現的基礎技術，進行了大數據技術的實施定位。文章論證了在商業領域中實施大數據以及建立商務大數據工程研究中心的必要性，建議從財務信息模型開始做好基礎性工作，并提出進一步建立商務大數據平臺的開發方法。

[關鍵詞] 大數據；實驗室；業務模式；財務信息模型

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 15. 016

[中圖分類號] F232 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）15- 0032- 04

0 前 言

目前大數據和物聯網這兩個計算機類的專業及其應用搞得轟轟烈烈，風生水起。而把這二者連接起來的創新者莫過于阿里云。2016年1月，阿里云發布全球首個一站式大數據平臺“數加”，宣稱已經打通了數據采集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條，為開發者提供最豐富的云端數據開發套件，可以幫助企業快速搭建包括物聯網數據在內的數據分析系統，實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。阿里云總裁胡曉明曾經說過，打造健康、完善的物聯網生態是產業當務之急。

1 信息技術的關鍵問題

阿里云能夠實現的只是原始的數據粗糙組合。如何融合物聯網和大數據，除了要在技術上有所突破以外，還需要解決不同領域的數據接口聯通與數據轉換問題。這并不是一個簡單事情，如圖1所示。

根據國家十三五戰略性新興產業發展規劃，要求推動信息技術產業跨越發展，拓展網絡經濟新空間。實施網絡強國戰略，加快建設“數字中國”，構建萬物互聯、融合創新、智能協同、安全可控的新一代信息技術產業體系。物聯網成為現代中國的發展信息產業的切入點。

目前，中國物聯網已經有了一定程度的發展。物聯網具有很好的數據獲取能力，這是網聯網的一大優點。而大數據技術發展往往要受到一個瓶頸的制約，這個瓶頸就是數據的規模難以達到“大量”的要求。數據大不起來，大數據利用將成為空談。如果能在物聯網基礎上，建立網聯網異構網絡連接，創造出物聯網獲取的數據的融合機制。這將大大促進信息技術的發展。

物聯網的發展所產生的數據能否進入互聯網形成大數據，是目前信息技術的關鍵問題。物聯網數據和信息只有匯集起來，才能發揮出它們作為數據和信息的用途，才能進行處理、分析，實現數據和信息的價值。同時，大數據只有從物聯網這邊獲取到各種結構的數據，讓數據足夠地大，才能成為真正的大數據。因為傳統的數據獲取方式形成的數據很難達到大數據的要求，只有從物聯網才能有效擴大數據源。

2 商務大數據平臺建設的經濟必要性

在所有大數據需求之中，最需要大數據的是經濟領域。中國改革開放三十多年巨大成績在于經濟發展，商業、交易以及經濟管理需要的數據如果是以前的傳統數據形式，顯然已經不能適應經濟發展的需求，經濟發展要求有必要開發新的大數據需求領域，就是商務大數據的需求。

國民經濟中的商品價格瞬息萬變，如何更準確地預測價格的走勢，以便有助于投資者的決策？中國作為世界上第二大經濟體在其運行過程中的風險積累處在怎樣的情況，如何監控？如何避免類似美國次貸風險一類危機的爆發？中國的連年寬松的貨幣政策對實體經濟的刺激作用最終如何精確計算，有無泡沫，泡沫多少？等等這些問題都是傳統的統計技術和數據挖掘技術解決不了的。

解決經濟領域的這些問題，需要從大數據的角度去提出問題，建立模型，然后采用現代信息技術將物聯網數據融合進來，才能實現。而大數據的建立是需要無數的小數據積聚起來形成的，不管是從時間的跨度的角度還是空間的界限的角度都需要一點一點細分信息源。這些細分下來信息源可能是一筆交易的信息、一個新產品的上架、一次貨幣政策貸款等等?？梢娊洕髷祿墨@取必須建立在單一的商務業務基礎之上。經濟大數據實際上主要是商務大數據。

商務大數據除了作為形成經濟大數據的主體數據來源，生成經濟大數據用于國家宏觀經濟決策之外，商務大數據還可以用于企業等經濟主體日常經營決策的信息依據。企業經營需要的顧客信息、需求信息、價格信息、信用信息都是商務大數據的大有作為之處。

2015年國務院制定了促進大數據發展行動綱，在加快政府數據開放步伐的同時，大力推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型。響應國家政策，這兩年各高校、科研單位、高新技術企業在工業大數據和政府大數據方面的項目全面推進。但在發展商業大數據方面的努力略顯不足，又似乎留了一個空白。為彌補這一短板，筆者提倡建立商務大數據。

筆者研究認為，如何在商業領域應用現有物聯網和大數據技術是全世界共同面對的科學難題，難就難在異構數據融合技術的開發及其交易終端數據的信息含義的轉換與傳遞。解決這些難題需要在物聯網和大數據的交叉領域尋求突破。而能夠在現有的科研成果基礎上將二者結合起來的領域，筆者認為商務領域最為合適。

為此建議，應該建立國家商務大數據工程實驗室，研究和開發商務大數據的領域問題。對各個行業的商業大數據業務的處理和分析進行輔導和扶持、推廣。本文的著眼點僅僅限于商務數據，不像阿里云那樣想做一個巨無霸的物聯網，本文的建議的開發研究目標是給阿里云的開發提供模型開發的技術支持的底層工程。具體地說，要實現數據的深入融合和綜合利用，仍然需要建立一層新的平臺。如圖2所示。

3 商務大數據平臺建設的技術必要性

在商務大數據開發方面，金蝶天燕從2010年開始進入大數據、云計算業務領域，通過全生命周期的大數據服務與創新應用解決方案，幫助客戶實現數字經濟轉型，在促進政務信息化、產業數字化方面，取得了一定的成果。

2017年，金蝶天燕已經完成中央組織部信息共享與交換平臺、蘇州工業園區政企空間服務平臺、沈陽市政務信息數據交換平臺、湖南省外網等政務數據融合項目的建設，幫助政務業務創新，促進政務信息化。

金蝶把財務信息從原來的孤立和單獨運行的局面改變成聯網運行。但是在處理商務數據、信息過程中，對業務模型的開發仍然使用原有的業務模型。這就限制了商務信息的分析和利用的功能實現。在商務大數據技術方面，急需開發的是業務模型。

而且金蝶在物聯網數據接入和數據融合方面作為甚少。業界急需解決如何將物聯網終端采集起來的數據形成大數據，并將異構的數據整合成統一格式的數據，以便于進一步分析和利用。筆者長期從事業務模型的開發，積累了一定的技術基礎，有能力解決這個問題。因此建議建設商務大數據平臺，并倡議IT界從事商務信息模型的科研和實驗。

目前，商務信息中最主要的仍然是財務信息，財務信息處理軟件是由財政部專管，由金蝶、用友等少數幾家企業專營。該領域的科研成果及其轉化基本上是一個空白，少數企業依靠為用戶提供在金蝶等大型軟件上加載插件的服務而生存。其成果表現為零星、依賴于大型軟件的特征。

物聯網的迅速發展正在打破這種格局。物聯網對交易數據的采集技術一旦有所突破，財政專管就會變成一句空話。因此急需建立一個科研平臺應對這一問題，將物聯網設備的信息采集技術作為重點研究對象，為政府功能服務。這是適應信息化時代的到來的必然選擇。

事實上，即使金蝶這樣的大企業也需要在業務模式上有所革新，因此工程中心的服務對象不只局限于一般的商業、工業企業。本文研究認為，商務大數據更加注重的是一個行業的問題，在商務行業里，存在著業務模型開發滯后和物聯網介入缺失的瓶頸，如圖3所示。

之所以存在這兩個瓶頸，除了行業壟斷的因素之外，業界對這一技術領域不關心、不重視也是主要原因，能夠看到這一領域的價值所在和發展前景需要一點長遠眼光。另一個原因是業務模式的稀缺。兩個瓶頸相比之下，業務模型更重要一些，將數據庫系統和傳感器網絡進行物理連接不是難事，但是各種類型的信息、各種格式的數據如何融合和如何利用是一個復雜的問題，這種復雜性與各種數據庫系統的業務模型有關，業務模型的缺陷往往導致融合和綜合利用的失敗。因此開發業務模型是商務數據融合和聯網管理的基礎。

4 商務大數據平臺建設的實施及其意義

大數據時代，數據已經越來越成為政企組織的重要資產。政府利用相關數據，不僅可以更科學地對宏觀數據進行監控分析，還可以通過數據融合等技術，提高政務信息化水平，優化業務流程以及提升服務質量；企業利用相關數據和分析可以幫助企業降低成本、提高效率、開發新產品、做出更加科學、準確的業務決策。

而這樣的商務大數據如何獲取，如何融合，如何應用是比商務大數據本身更加艱難的事情。目前大數據業務的開展正在受到這些規模、數據來源等方面的因素的制約，有用的數據沒有形成大量、巨量的級別，大數據也即將面臨挑戰。組建國家商務大數據工程研究中心，通過開發商務大數據獲取技術，對業界的新技術應用和業務模型構建技術進行培訓、推廣，能夠更好地促進中國、以至全世界的大數據事業的發展。

如上節所述，商務大數據平臺的建立需要建立在開發業務模型基礎之上，開發業務模式是商務數據融合和物聯網聯網管理的基礎。商務大數據需要一系列的業務模式作為其數據采集和處理的抽象模型。在涉及商務業務模式的模型中，最重要也是處于基礎地位的是財務信息模型。只要建立起來財務信息模型了，價值流和價值形成、轉移、消耗過程就明確了。業務模式的建立也就水到渠成了。

財務信息模型經歷過很多形式。新的財務信息模型的發展方向是流模型的方向。流模型是將信息處理過程看作一個流，信息流隱去了信息處理過程的技術部分，僅從用戶的視野觀看，注重信息處理過程的起點和終點。一個信息流包括信息起點、信息終點和信息映射三個部分。事實上，手工會計中從記賬憑證到會計報表就是一個信息流。流模型是為搭建不同的用戶之間的信息流或者為搭建同一用戶的不同信息元素、不同信息方面之間的信息流而建立的信息模型。如此，可以想象如果把以前會計電算化抽象成流模型，就是從會計憑證在會計報表的一個信息流。會計報表的使用者是利害關系人，而會計憑證的使用者是財會人員。

早在十幾年前，筆者就開始致力于財務信息模型的開發，經過財務信息模型的重新構建可以實現不同的財務信息的用途，從而滿足不同用戶對財務信息的不同需求，以及同一用戶在不同場景對信息的不同需求。圖4是一個信息流模型的簡單表示。

這一信息模型及其構建方法及時適應了云會計時代對財務軟件的新需求，為云會計運作提供了基本模型，指導云會計軟件的具體設計與實現。

商務大數據工程研究中心從技術層入手為政府、企業和個人提供服務，由于從事云平臺服務的企業有比較成熟的服務，沒有必要重新做一個云平臺。主要任務是在云平臺下面做一層，叫做商務大數據層，為上面的云平臺設施提供業務模型和數據傳輸服務。

因此建議商務大數據工程研究中心建立兩個實驗室：一個是數據庫網絡實驗室，另一個是物聯網實驗室。這兩個實驗室共同組成商務大數據工程研究中心。向上面的云平臺提供業務模型，從云平臺獲取設施服務和數據服務；向下為企業提供服務，如圖5所示。