时间序列、决策树、神经网络、实验设计……这些只有在高校数理统计课程上才会听到的概念，往往需要有专业知识背景才会应用，因此数据分析通常被认为是高端应用。然而，JMP数据分析软件的诞生，大大降低了进入分析世界的门槛，它结合了苹果强大的图形和交互式能力，把图形和数据分析简单化、应用化。SAS软件集团JMP大中华区总经理严雪林先生，就业务分析与商业智能的区别、JMP软件功能以及如何将这些功能应用于制造业等问题与大家进行分享。

　　业务分析≠商业智能

　　“我们做的不是商业智能，是业务分析！”严总表示BA（Business Analysis）和BI（Business Intelligence）的不同，“BI只是对过去已经发生的事情的展现，但是业务分析能帮助企业了解现状并能预测未来”。

　　一个老笑话形象地揭露了商业智能的尴尬。有个牧羊人花了一百万请麦肯锡管理咨询顾问对他的羊群进行“分析”，最后得到的结果是，“恭喜你，你有640头羊”。他花了一百万得到的却是早已知道的事实，这就是商业智能的尴尬。麦肯锡也在今年的报告中阐述，企业高层对于BI的需求正在下降，并不是BI本身的价值越来越差，而是在高速竞争时代，企业领导人已经不满足于过去发生了什么，他们还想知道是哪些因素导致了现状的发生，如果要改变现状，得到更好的回报和产出，应该如何修正。而这几个维度商业智能做不到，只有业务分析才能做。

　　但是对于绝大部分中小企业来说，他们的IT基础架构和管理设施还很不完备，所以BI至少还能帮他们看清楚企业现状。而对于已经在IT上有很多资源投入的行业，汽车、零售、银行、电信、保险等，BI已经不再是他们的工作重心，BA才是他们最关心的热点。

　　用一句话解释BA和BI产品的本质区别：BI是把历史数据拿来做展现，BA不仅仅可以做到这一点，更可以帮助企业看到未来的规律，进行展望、预测和创新。

　　假如运营企业是开车，前面的路和车都看不到，只能看后视镜（BI），请问这辆车能开多远？速度能快吗？行驶在企业竞争的丛林里，有人帮你看到前面的路况，这才是最重要的。

　　降低进入分析世界的门槛

　　SAS和JMP是SAS公司的两个独立品牌。SAS的联合创始人JoneSall，以前负责SAS的研发。在20多年前，他意识到客户对数据分析有很大的需求，但是，当时不论是美国还是中国，开统计课程的高校都比较少，独立的统计系更少，那时的软硬件环境不允许他们快速切入到这个领域，统计分析还只是极少数统计学家的工具，业务分析人员、管理人员、工程师甚至是一些科学家都没有办法使用。所以他下决心不仅要创造出像SAS这样非常高端、大吞吐量、企业级的高端同时也是高价格的运算分析套件，更要帮助有分析需求的人降低进入分析世界的门槛，使非统计专业背景的人员能进行数据分析。因此，他抽取SAS的核心模块，在苹果机的操作系统上结合苹果强大的图形和交互式能力，形成了JMP数据分析软件，真正做到了降低用户使用统计分析的门槛。JMP三个字母的含义就是John’s MacintoshProgram。到今天为止，JMP已经成为全球数据分析领域中，图形化和交互式分析最强的一个品牌。

　　JMP的产品体系包括：标准版JMP、JMP Pro、JMP Clinical、JMP Genomics、SAS Simulation Studio for JMP。

　　JMP11标准版新功能，除了统计过程控制（SPC）、实验设计（DOE）、可靠性（Reliability）、时间序列、还有所有常规的描述性统计、交互式的分析和图形优化处理、地图分析、数据挖掘。JMP标准版已经绝对领先于其他竞争对手，例如，它已经包含了决策树和神经网络，这种在其他统计分析软件标准版以及一些小统计软件中，不可能含有的普适性先进数据挖掘工具。

　　JMP 提供的顶级功能设计实验

　　JMP Pro在标准版基础上，对数据挖掘和模型的选择及优化上做了大幅度的加强，出图量也大大提升，而且是64位的，可以安装在服务器上。

　　JMP Clinical主要应用于药品研发行业的临床实验分析，它可以简化临床实验中的数据发现、分析和报告，进而提高对药物开发过程每个阶段（临床前、临床和上市后）安全性与疗效数据进行分析研究的效率和精确度。

　　JMP Genomics用于农业、药物基因组学、生物技术学，以及其他基因研究领域，它能够分析罕见和常见变异、检测差异表达模式、了解 NGS 数据、发现可靠的生物标志物概况以及将路径信息纳入到分析工作流程中。

　　SAS simulation studio for JMP基于JMP软件和SAS模拟模块进行大数据专业模拟，例如模拟一些复杂业务的场景和环境。

　　目前，SAS联合JMP以及旗下的其他品牌，多年来一直雄踞全球分析市场领导者，JMP/SAS每年在研发方面投入的资金就已经超过了份额排第二位的厂商全年的销售额。因为数据分析软件市场本身进入的门槛高，不像ERP、CRM，只要懂计算机和业务流程的人就可以去做，所以JMP历经30多年的技术积累，建立起了高高的数据分析门槛。严总表示，“如果分析软件能够仅依靠把几本统计学书上的模型编成代码那就简单了。但实际情况是，我们软件中模型建立的核心方法和算法根本在书上找不到，这些算法背后代表着一个全球顶尖的的统计理论团队，同时也是数据分析中最高、最关键的一道门槛。我们拥有世界上最优秀的统计学家团队和计算机科学家团队，在软件研发上有相当强大的垄断优势。目前，数据分析业界最权威的认证就是SAS认证，以及SAS品牌旗下的JMP认证。”

　　实现企业的创新价值

　　“我们在全球的电信、金融、制造这些关键领域里有垄断性的优势。我们没有定义高端和低端的应用，因为数据分析本身的应用关键是看模型的复杂程度和数据量的大小。当数据量达到TB级，需要8、16、32核，乃至于服务器集群时，我们建议一定要用SAS。因此，数据量大的金融领域适合SAS，但是，对于大部分制造企业来讲，用JMP就可以了。”严总认为选择JMP还是SAS，主要是看数据量级和应用模型的复杂程度。

　　JMP在制造企业典型的应用功能包括统计过程控制、可靠性和实验设计等：
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　　国内的SPC监控软件有上百种，他们主要是和设备以及MES捆绑，进行实时监控和画图。实时监控只是对过去数据的展现，帮助企业找到问题，相当于SPC里的BI，但是更重要的发现了流程不可控之后怎么办？如何发现导致流程不可控的原因？如何迅速让流程变得可控？，这些更重要的业务问题，传统SPC厂商却做不到；

　　在制造业经常会看到两个有相似功能的产品，仔细研究会发现，第一个产品能工作1万小时，第二个能工作5万小时，但是价格却并不是第一个产品的5倍，这就是可靠性的威力；JMP的可靠性和系统可靠性框图帮助苹果等行业领导者建立起强大的可靠性能力，令苹果的产品质量溢价大幅度领先竞争对手；

　　实验设计是在制造业的产品研发和工艺改善里起到核心作用的分析方法，帮助企业合理规划实验的次数和总的时间与成本安排。例如，某种药有5种成份，每种成份在这个药中所占的比例可以是1%、3%、5%等10个比例取值，那么要把所有的成份混合在一起，请问有多少个组合？答案应该是105个组合，即十万次实验。由于成本和时间的关系，这个实验根本不可能实现。但是，JMP整合了世界上最顶尖的实验设计方法，从统计学的意义上讲，把实验次数从十万次降到大概46次左右的规模，也就是说这46次实验就可以代表那十万次实验的结果，这背后是非常严谨的统计方法。这样大幅度降低了研发的时间和成本，更可以得到最优秀的研发成果，使得企业从制造上升到创造成为可能。

　　同时，JMP数据分析软件可以用在制造业生产管理的各个环节：在生产制造环节，可用于流程优化、改善和质量控制；在市场层面，可用于市场活动分析、客户行为分析和重复购买分析；在集团管控层面，可用于财务绩效评估和财务预测与优化；在销售层面，可用于销售预测与优化。下面举两个制造业的典型案例进行说明。

　　在汽车行业，特斯拉为什么那么强，就是在JMP数据分析软件的帮助下，用DOE大幅缩短了研发周期。很可惜，国内车厂这块起步较晚，宁愿花2、3亿买设备和元器件，也不愿意花1、2千甚至几百万引进先进的管理方法。这两年，中国最大的民营汽车零部件供应商万向集团收购了美国电池公司A123，以及美国插电式混合动力汽车制造商菲斯科，但是他们最终意识到买下的技术和特斯拉的电磁技术比起来还是有5-10年的差距，这5-10年是怎么来的？并不是特斯拉提前了5-10年，而是他应用了先进的方法，进行了足够多的实验。特斯拉拜访了市面上几乎所有的电磁生产商，把各种各样可能的电磁配比配在一起用JMP做实验，最后终于找到最佳方案，所以他的电动车加速能力和续航能力远远超过同价位的内燃机车，这就是他最厉害的地方，这也是在创新层面JMP能帮助企业实现的最大价值。
 
　　特斯拉铺满电池的底盘

　　另外一个是食品行业案例，卡夫食品。卡夫虽然是国外品牌，但并购了很多品牌，其中不乏本土品牌，有吉百利（国外）、太平苏打、鬼脸嘟嘟等，这些品牌在国内都做得很好，且有自己的细分市场。卡夫首先面临的问题是调查客户需求，为什么要这么多的品牌，调查品牌存在的意义，哪些客户喜欢他。比如鬼脸嘟嘟，是给小朋友的；太平苏打是给胃不好，不喜欢多油多盐，主打健康饮食的；怡口莲是做甜品的。试问，中国有哪个企业仅仅在饼干层面就有这么多品牌？因此，卡夫代表了一个先进模式——用数据分析去了解客户在哪里，对哪些东西感兴趣，如何进行客户细分。其次，卡夫进行了客户群之间的流动分析。比如小朋友小时候喜欢鬼脸嘟嘟，长大点可能喜欢怡口莲，再大点提倡健康就有可能吃太平苏打，因此针对客户群之间的流动性，也需要用数据分析做好前瞻性的预测和规划。另外，卡夫同样也把数据分析方法大规模应用在产品研发中，例如一杯咖啡的味道由温度和水、糖、奶及咖啡的比例决定，如果把他们看作5种成份，每种的成份的取值远远不只10个，通过DOE的数据分析方法，可以找到每种成份如何取值是大众偏爱的口味。对于食品的研发，卡夫有个经典的说法叫“口味改善”，比如，以前太平苏打表面有些油，因为30年以前，中国人都缺油少糖，在食品中加些油是受欢迎的，但是现在买的苏打饼干油变少了，因为现在主打健康概念，要少油少盐。这种油的配方变化，非常符合大众口味的改善趋势，它将消费者需求以及口味结合起来，这也是数据分析典型应用。

　　使过往不可能发生的事情成为可能，走前人没走过的路，尝试别人没尝试过的东西，这就是创新。JMP在不同的领域都有分析路径和平台帮助企业在现有基础上大幅提升效率和质量，从而实现价值的最大化。

　　孕育中国市场

　　“目前，虽然大数据很热，但是中国企业很多连内部数据还没有分析好，就讲社交数据、文本挖掘、语音信息或者其他类型的“大数据分析“是没有必要的。例如，一个企业如果不把精力集中放在处理客户的投诉和改善服务质量与效率等基本面上，却辛辛苦苦把CallCenter里的语音、视频等资料搜集起来去分析他的情绪，搞文本啊语言啊视频啊等大数据分析有什么意义呢？先把最起码的事情做好，通过现有的分析改善糟糕的产品和服务，就已经能帮助企业做很多年的可持续发展了。”严总认为，中国数据分析软件的应用还属于摇篮期，但是绝大多数企业应该集中精力把现有的小数据分析做好，而不是随波逐流好高骛远。

　　近几年JMP数据分析在中国的策略有所调整，以前JMP集中在卖软件，但后来发现中国很多优秀企业并没有想到，原来头疼那么多年的问题可以用数据分析解决。所以JMP开始调整策略，首先帮助市场、教育市场。JMP在中国推出了一系列帮助企业中高层进行战略咨询与培训的业务，尤其是数据分析的文化和数据分析的战略导入。

　　数据分析不是靠部署就能够做出来的，它不只是软件工具，不像ERP，更不像硬件。JMP的软件只是一个载体，更重要的是策略和流程，以及一整套基于数据分析的文化、流程与分析能力。Intel是JMP的客户，在全球的新工程师5-7天的入职培训中，其中起码有3天学JMP，以及基于JMP的数据分析。分析已经成为INTEL的工程师文化里最起码的一部分。所以JMP并不一定总是由IT来部署，而是可以由整个企业策略来决定并实施。“目前我们有两种推进模式，一种是自下而上推进，从最终用户入手去培训、改善、拔高，用流程去规范逐渐形成企业文化，另一个路径偏IT，是从上到下的，先从管理层去了解，建立一把手工程，再找某几个部门去推。不管是哪种方法，都是由点到面，由小到大，由简到难的思路。”严总指出，和ERP要全盘规划不同，数据分析要全盘规划的话难度很大很大，因为每个业务领域的数据分析从思路到应用工具都存在很大的差异，而且分析能力与流程的导入是个相对漫长且多变的过程。

　　在中国，JMP大幅降低了产品和咨询服务的门槛，给客户定义了朴实的进入路径。当企业预算相当少的时候，几个User的License只要十万左右就能起步，这样可以让他们以更低的成本和更高的效率进入数据分析的世界。这也是John Sall先生创立JMP的使命和远景：让全世界的人，更容易地进入数据分析的世界。