当下,大数据作为最流行的一个方向,被很多企业重视。那么如何提升企业的大数据能力,以发掘出它最大的价值?笔者会在本文中做出阐述。
一个成年人平均每天做出70个有意识的决定,一年就要做出超过25000个决定。企业的大部分决定是不重要的,但这其中会有一些决定给企业带来重大的机遇或者严重的后果。企业无法避免做出坏的决定,但是可以通过提升数据和分析能力降低做出坏决定的概率。
数据和分析并不是一个新的概念,早在上个世纪的两股宏观经济潮流中就已形成。第一股潮流是劳动力,从劳动力密集型产业向技术密集型产业转型。第二股潮流是二十世纪六十年代,企业引入了决策支持系统。
随着不断增加的智力工作者从事高科技工作,存储的资料和数据量也随之提升,数据分析在企业决策制定和执行中扮演越来越重要的角色。
但是企业在初期是很难整合数据并将
数据分析应用于他们的日常运营中。他们所收集的数据变量有限,且数据以不同的格式和结构存储在不同的地方。从这些含有噪音的数据中过滤出相关的,有效的数据困难程度会随着数据量的增大呈指数级数上升。据IDC研究报告:2005年到2012年,全球的数据量翻了27番,约达到2.5ZB,其中仅有25%的数据是有用的。
许多具有行业领导地位的企业已经意识到需要提升组织内部收集、存储和分析数据的必要性。企业需要为提升大数据能力投入更多的资源,以让其全面发挥潜在的作用。对大数据能力的投资需要遵循数据分析的价值链,布局于5个方面。
(1) 收集与前期准备:要有效地收集和管理大规模、复杂的数据集。企业数据产生于各地独立的数据库。为了后期最大化数据的使用,企业应制定相应的数据标准,确保数据的准确性、一致性和可转换性。
(2) 处理:数据必须能被实时处理。在一些竞争激烈的领域,对企业来说,比竞争对手提前几天可能就能存活下来。因此企业需要评估基础架构、算法,编程语言,以提高数据的处理速度。
(3) 可视化:处理完的数据需要以简单易懂的方式呈现出来。人脑对大规模数据或文本数据的处理是缓慢的,因此企业可使用可视化工具提升对数据认知、洞察的能力。
(4) 解读数据:可视化数据应被解读正确地解读。企业应尽量避免错误的数据解读对认知造成的偏差。仅靠直觉亦或是极端推崇数据结论都可能将企业引向歧途。
(5) 改进:智力工作者必须提供反馈与指导。企业要促进利益相关者的反馈机制,形成反馈闭环。这种反馈机制能够连续的分析、学习、问题识别给予支持,从而扩大
信息的数量与范围。
企业要获得大数据的潜在价值的困难是艰巨的。这些困难横跨多个领域,如预算、技术的可获得性、已有基础架构的使用、运作模式等等。然而,能够有效使用数据、洞悉先机的企业将在行业里占有优势地位。而从长远来看,这样的企业将变成这个行业的领导者而非仅仅是参与者。
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