数学建模社区-数学中国

标题: 大数据时代，变身「大数据企业」的七大原则 [打印本页]
作者: 大微微---0170    时间: 2015-6-1 16:39
标题: 大数据时代，变身「大数据企业」的七大原则
大数据时代，变身「大数据企业」的七大原则

' D1 ^4 w' T0 _7 K5 _
0 {- V3 V% u3 k
' H- g- l6 }" R) T9 M+ Y. a. X
. E' z# o" F2 N+ V$ K  M1 E1 X
　　大数据时代，你准备好用数据驱策公司了吗?这并不是一项简单的任务，迅速吸收、整合与分析数据的能力缺一不可，而数据又来自内部原有的数据以及未来源源不绝诞生的海量数据，最终你必须把数据转化成「洞见(insights)」，并且依此为本，能在各种状况采取最适当的解决方案。法国凯捷(Capgemini)管理顾问公司「洞见与数据」副总裁 Jeff Hunter 表示，他们调查了 1000 名企业高层，整理出七项企业转型成「数据为本」的过程中，所需遵循的七大原则。
( w4 y4 w5 u+ @- }6 I9 H- x" m
. I. q  O8 f% ?. a　　原则 1：从原有的业务与技术中开始着手) {. y4 t3 u, M
; w; L0 B2 `7 b# w* `- g
　　想要转型成以数据为本的公司，首先一定得先确认业务目标，接着便能规划战略蓝图，运用新的数据来源，达成你所设定的目标。数据成熟度(data maturity)与技术两者双管齐下的起点，将决定未来整趟旅程的行进过程。Hunter 表示：「若能适当的部署业务与技术，就可以堪屎系统性地开展业务流程与商业模式，并且明辨哪些质化元素能被量化元素取代。」
/ M/ G+ j- d) `+ Q6 V/ k' X+ V% O- w
4 @9 T3 t2 ]8 W" T, A　　原则 2：从相互连结的物联网中建造数据景观' o, \  b/ P! L: v" n
) z, J$ u+ b6 `& ?2 H6 |) V" S6 T) l" [
　　「物联网」的实现近在咫尺，而且已经产生(而且会持续产生)史无前例的巨大数据。「存活超过 20 年的企业，近来不断设法制定企业数据策略，因为他们里头有数不清的数据市集(data marts)和数据孤岛(data silos)」Hunter 说。尽管公司组织努力解决数据孤岛的问题，但是宛如瀑布般倾泻而下的数据，只会一再造出新的孤岛，除非你的环境已经准备好应付那些海量数据，毕竟现在数据量产生的速度，远超 20 年前我们所习惯的步调。不过幸好，大数据热潮孕育了许多可以协助大企业管理笨重数据负担的新技术，因此能否好好善用那些新技术，把数据转化成真正的业务需求，是企业在形塑数据景观时不可或缺的原则。- e$ w5 G7 X* N1 S! k

' [8 q7 I: b; s# X: K& g# F　　原则 3：建立数据科学与分析的文化
' k$ j* [+ {8 f% ]! A- x3 T/ z' p5 z3 T7 R7 Y! `- i: \; U5 w0 p
　　想靠「数据」发威，光有技术不够，还得建立一个理解数据、而且懂得利用数据的文化，两者缺一不可，文化甚至更加重要。「对我们来说，『懂数据』不再只是副产品，而是重要的资产，你要培养『这是一种资产』的心态，你要知道，数据有可能帮你重整业务流程或挖掘出新的收入来源。」因此，数据科学不该只是几个人的职责，必须灌输到整间企业的全体成员身上，让所有的决策都变得更明智。
) K2 b" b: G# `2 u( r6 B# x) t. t
; s+ p9 q! a, H0 c) m　　原则 4：从小做起，不断迭代9 ^% k) @, y; H2 B

3 L' F+ `. O7 i! }4 ]( D' j% {9 j' z　　我们可以预期使用者对于资讯与数据洞见的需求会愈来愈多，这表示他们要能随时随地获取这些资讯。这不是一件容易的事情，但是企业可以先从「小事」做起，找到一个可以从数据中直接受益的业务目标，接着反覆改善(iterate)，让团队不断汲取经验，最终能以数据洞悉、解决业务问题，「这个过程可以持续复制、重复消耗，」Hunter 强调，Capgemini 针对技术、人才与分析的投资，总是能被客户一再使用。
8 [3 G% ], O) T& M1 A/ G7 P
7 X0 v" h+ L; L　　原则 5：用数据科学丈量数据科学的成败
  o2 R- z, r1 K" w8 y. K- n# R8 j2 b7 J  V4 K
　　要让数据当个称职的主角，你得采用数据科学的方法来判断数据科学是否成功，这不是什麽跳针的玩笑话。随着你的企业从数据洞见取得的营收愈来愈多，你得要能辨析数据政策是否产生重要的改变，要发展一套尺度用衡量成败。「我们怎麽丈量成功或失败?『洞察』就是我们最重视也最关键的 KPI。」
: ]2 m2 q8 a1 c4 s4 C- o, y) L$ I* U$ e3 M1 w: L+ \+ }/ W% u3 E  I# F
　　原则 6：数据的安全与隐私至高无上1 t7 @5 p* @- {0 ^- G# h: u4 i
, o* s2 }( I3 S3 {, e0 K1 I
　　只靠直觉行事很糟，但未经筛选、从良莠不齐或不可靠的数据中采集作为决策考量，更糟。倘若你无法处理数据安全以及尊重隐私，将会导致企业暴露在险境之中。「维护数据资产的安全与隐私，是最基本的要务，我们总是尽己所能管理数据。」Hunter 强调，无论数据产生的速度多快，都不能轻忽契约或有违反法律的情事。" G4 F( P" k/ ?6 ^, W. @
; C( Y% C. a, a0 c: B( G
　　原则 7：赋予成员洞察「作用点」的力量2 m  y( x" C6 x) f6 U" V( [- x8 e
; @: f" g, ~& s6 A. y/ B
　　唯有公司内部的成员面对数据洞见时能够迅速产生反应，数据才有价值。这些洞见在「作用点(point of action)」上必须有所区隔，比方说，如果现阶段的目标是优化购物车，反应够快的人就会想到可以在交易完结之前，提供消费者某些推荐商品。Hunter 以机械操作员来比喻，就是要让他们能够预测钻头何时可能会损坏。建立数据为本的心态，而且懂得因事制宜，方能抢在事情发生之前预做准备。. Z, v: p% `1 n3 ~& K4 R+ T8 T' T
' N5 t( j, j* S$ z( ~, x: X' g

; \0 {0 C2 e- @( S$ e
' Z& U" b3 u' v2 p3 }' o: ~; [* J
+ N, B2 g* J& e; |5 Y0 [
作者: xuyingSugar    时间: 2015-6-7 09:30

# ^& z- d7 V- k' E8 \4 N& k, V) _  U; G: ?

; e; `7 a3 U+ B: j非常感谢这么多的好东西6 {/ ~) H) V, U  o) v+ |+ F




欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5