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大数据时代,变身「大数据企业」的七大原则

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    发表于 2015-6-1 16:39 |只看该作者 |倒序浏览
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    大数据时代,变身「大数据企业」的七大原则

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    , h# B% R8 b1 @( |+ I5 n
      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。
    4 v) s0 d, F% O5 ?& \+ U9 B+ ?& _
      原则 1:从原有的业务与技术中开始着手
    % h. I4 U5 h1 N- b0 g

    7 b! i6 K2 Q3 |% _  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。」

    ; F8 m4 s. a0 {3 K% ?4 T* a& K2 y$ r& C* L% e* f7 s
      原则 2:从相互连结的物联网中建造数据景观
    - i2 u1 l5 @* L: k9 B; u$ w2 p- b: x

    0 g  s* P8 G6 w  「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。

    ; _; X. ]& Q# B# J
    4 H* j8 y; ~/ x3 U; f& S" ^3 U* {  原则 3:建立数据科学与分析的文化

    . x2 R# c' y  C+ O0 N- j  A0 l' l# Z5 G/ z# w
      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。
    # v8 B5 w5 F5 n/ y# a+ z1 J! ^

    * w% `% c2 K% \- {' Q. c: `  原则 4:从小做起,不断迭代
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    ; k7 A5 y7 G: P0 Q, d; b
      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。
    5 K! ^- V5 J; \8 M5 ]& E

    4 z- j; I! m& N  原则 5:用数据科学丈量数据科学的成败

    & d" n% {3 h$ ?8 q0 B0 o/ n" w- o  F) o* l  z: W, F) a& ~
      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。」

    ( x0 H; b1 [; h' |  b: i
    6 r0 t/ S) C: V2 Z3 Z  原则 6:数据的安全与隐私至高无上
      S/ Z+ X' Q( g3 W' c+ V0 J5 C
    + O7 h/ y/ Z2 ]) @- R
      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。

    ; ^' D4 Y2 ^2 m0 J+ Q. J
    3 B. Z9 T& s7 q' F3 r& f  原则 7:赋予成员洞察「作用点」的力量
    * u! q: }1 j; a

    4 ^( f. N: ?$ r. [7 B; P3 L5 g  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。/ S2 \8 B/ d$ l* f+ D9 k
    5 t! R. F% u/ q; b* n$ b

    7 k3 G3 w+ j) N" _
    ! s$ |: {. p( m7 D! g+ q$ |9 X! x5 ^1 i; a: N/ n  @3 V: l: N
    zan
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    [LV.7]常住居民III

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    " T  N. _( L2 I; [7 b: T5 ?非常感谢这么多的好东西  f3 ]7 G6 X# b8 L* k! I& ^
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