目前,大量企業(yè)擁有海量的客戶信息,包括在線交易記錄及社交媒體數(shù)據(jù)等。但是,成功的關(guān)鍵是要能夠從不同渠道和來源的數(shù)據(jù)中洞察價(jià)值,而具備收集并分析這些數(shù)據(jù)能力的企業(yè)將在競爭中擁有顯著優(yōu)勢。
但是,數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化已經(jīng)成為企業(yè)的重大挑戰(zhàn)。企業(yè)已經(jīng)熟悉收集和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如傳統(tǒng)的銷售年報(bào)信息。目前,許多企業(yè)都困惑于如何收集和分析更多類型的多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如網(wǎng)絡(luò)日志、無線電射頻識別(RFID)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)文本和文件、互聯(lián)網(wǎng)搜索索引、詳細(xì)通話記錄、醫(yī)療記錄、攝影檔案、視頻檔案以及電子商務(wù)交易數(shù)據(jù)等。
由于這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)問題及大數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜關(guān)聯(lián),導(dǎo)致無法應(yīng)用現(xiàn)有的傳統(tǒng)技巧進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。這為企業(yè)帶來了新的任務(wù),需要開發(fā)一套全新方法,不僅能夠處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù),而且可以便捷地分析和應(yīng)用這些新興數(shù)據(jù),而不是僅僅進(jìn)行儲(chǔ)存。
迷思一:大數(shù)據(jù)是針對數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)增長量而言
這種說法并不完全正確。的確,大數(shù)據(jù)包括海量的以指數(shù)速度增長的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),也包括web應(yīng)用、傳感器網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、基因組、視頻、照片等新渠道生成的各種數(shù)據(jù)。同時(shí),大數(shù)據(jù)還很復(fù)雜,進(jìn)行收集、儲(chǔ)存、管理和分析的難度極大。
目前,兩種類型的數(shù)據(jù)都在不斷增長。據(jù)IDC集團(tuán)出版的《2011年十大預(yù)測》報(bào)告稱:“企業(yè)正被淹沒在信息海洋里,卻仍渴望獲得更多信息,這也為大數(shù)據(jù)分析和管理帶來了巨大機(jī)遇!痹搱(bào)告指出,企業(yè)的愿望終將實(shí)現(xiàn)!叭驍(shù)據(jù)總量(digital universe)將擴(kuò)張近50%,達(dá)到約1.8 澤它字節(jié)(約合2萬億Gb)。作為參考,專家們預(yù)計(jì)1澤它字節(jié)相當(dāng)于長度高達(dá)3600萬年高清視頻文件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。”
迷思二:企業(yè)應(yīng)淘汰并更換現(xiàn)有分析系統(tǒng)以應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代到來
錯(cuò)誤,沒有必要!建立大數(shù)據(jù)分析能力需要人才、流程和技術(shù)的完美組合。如果企業(yè)尚未發(fā)掘現(xiàn)有商業(yè)智能環(huán)境的價(jià)值,在啟用大數(shù)據(jù)分析平臺前需率先解決該問題。當(dāng)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析被賦予大數(shù)據(jù)的視野,才能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的真正價(jià)值,帶來透明和全面的業(yè)務(wù)觀點(diǎn),從而創(chuàng)造出業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展的機(jī)會(huì)。
首先,企業(yè)應(yīng)制定計(jì)劃,明確應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析要達(dá)成的業(yè)務(wù)目標(biāo)。依據(jù)這些目標(biāo),企業(yè)應(yīng)部署適用的硬件和軟件以應(yīng)對挑戰(zhàn)。根據(jù)一線員工的需求部署商業(yè)智能解決方案,幫助他們做出最佳決策。在采用正確的技術(shù)支持后,企業(yè)用戶和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠迅速收集和分析新的數(shù)據(jù)源,發(fā)掘業(yè)務(wù)需要的洞察力。
迷思三:大數(shù)據(jù)只對谷歌、Facebook和亞馬遜這樣的高科技公司才有意義
無論是互聯(lián)網(wǎng)公司、財(cái)富500強(qiáng)、或者小型企業(yè),都與大數(shù)據(jù)的爆炸式增長息息相關(guān)。無論所在行業(yè)或企業(yè)規(guī)模,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為當(dāng)前重要的業(yè)務(wù)需求,F(xiàn)今,在企業(yè)運(yùn)營中若無法從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中獲得真正的洞察,是絕不可行。全球主要市場的企業(yè)正在實(shí)現(xiàn)新一代高級分析應(yīng)用的轉(zhuǎn)型,通過全新方式應(yīng)用海量的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和新型數(shù)據(jù),提供更深入、更智慧的洞察力。而且,企業(yè)的競爭優(yōu)勢取決于在商業(yè)環(huán)境中管理和分析所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)的能力,以及幫助企業(yè)做出最佳決策的洞察力。
迷思四:數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)分析是2012年的IT界時(shí)尚
大數(shù)據(jù)分析絕非一時(shí)狂熱,這點(diǎn)毋庸置疑。正如O'Reilly Media創(chuàng)始人Tim O'Reilly所言:“我們正在開創(chuàng)迷人的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用新世界,這是一個(gè)任由我們塑造的世界”!蹦壳,數(shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)成為獨(dú)立的職業(yè),奮戰(zhàn)在塑造這個(gè)商業(yè)新世界的最前線,精通數(shù)據(jù)的專家將成為新時(shí)代中的重要成員。
數(shù)據(jù)科學(xué)家必須對數(shù)據(jù)充滿好奇,擁有專心鉆研的態(tài)度,積極進(jìn)取并善于批判性思考。他們具有對業(yè)務(wù)流程的深刻理解,同時(shí)融合數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué),以及使用Excel、SQL和分析工作臺等技能。目前,市場對擁有技術(shù)能力及商業(yè)意識的專業(yè)人才需求量巨大。
迷思五:大數(shù)據(jù)的價(jià)值取決于Hadoop及同類軟件的技術(shù)處理能力
沒有任何單一技術(shù)能夠滿足所有需求。根據(jù)企業(yè)努力解決的業(yè)務(wù)問題,建立大數(shù)據(jù)分析能力需要人才、流程和各種技術(shù)的完美組合,而最關(guān)鍵的是釋放這些數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。這將需要復(fù)雜的分析應(yīng)用,其中包括數(shù)字營銷優(yōu)化、欺詐偵測和預(yù)防,以及和社交網(wǎng)絡(luò)分析等。
Hadoop在大數(shù)據(jù)技術(shù)庫中擁有一定價(jià)值及重要位置。Hadoop既是框架,更是實(shí)現(xiàn)多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)過濾、轉(zhuǎn)化及整合的優(yōu)異平臺,類似于未搭載引擎或車身的跑車底盤。采用這種架構(gòu),Hadoop可以支持迭代及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)探索和分析,快速發(fā)現(xiàn)新數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)的變化模式。
成功的關(guān)鍵
成功的關(guān)鍵在于能夠整合企業(yè)既有傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和新型數(shù)據(jù)。通過開放訪問整個(gè)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)并整合各種來源的數(shù)據(jù),企業(yè)可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析對客戶進(jìn)行超級全面的分析,進(jìn)一步改善客戶服務(wù)和銷售業(yè)績。
核心關(guān)注:拓步ERP系統(tǒng)平臺是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用,蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想,集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念,功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理,全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域,是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題:關(guān)于大數(shù)據(jù)的五大迷思