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大數據提升響應速度 做出更明智的業務決策
2013-02-20   網絡

事實證明,與技術解決方案一樣,要想通過大數據獲得成功也需要技巧。

NewVantage Partners在去年夏季與來自50多家大型公司的高管(主要是首席數據官、首席信息官、首席技術官、首席分析官、首席信息架構師)、業務主管和高級程序員進行了研討。在這些大型公司中,多數公司的員工數量都超過了30000人。在NewVantage Partners公司的調查中,有一半的受訪者為來自金融服務公司的高管,另外一半的受訪者為來自保險、政府機構以及其他行業的公司高管。

NewVantage Partners 創始人兼管理合伙人Paul Barth 稱:“大多數公司每年在技術上的花費為10億美元。他們通常都不會快速做出響應,但是一旦開始響應,他們將會為這些創新投入更多的財力和物力。”

利用大數據做出更明智的決策

這些大型公司看到了大數據的價值并開始將他們的資源投向大數據。Barth稱,85%的受訪者表示他們正在進行大數據創新。

他稱:“75%的受訪者每年在大數據上的投入超過了100萬美元。25%的受訪者每年在大數據上的投入超過了1000萬美元。他們恪守將這一技術應用到一個項目或一系列項目的承諾。因為他們非常清楚,如果沒有大數據,他們手中的項目將無法進行下去。”

大數據的真正價值在于提升了響應速度

受訪者給出了許多他們投資大數據的原因,如降低風險、打造高質量產品和服務等。不過,排在首位的兩個主要原因是:根據實際情況更快的做出決策和提升客戶體驗。當然,這也是他們投資傳統商業智能分析的首要原因。Barth稱,在進行深入調查時,NewVantage發現這些公司投資大數據的深層原因是希望提升決策或響應速度。

Barth 稱:“如果你的響應速度在一個案例中是30分鐘,在另一個案例中是30秒,那么這實際上將會改變你的業務流程。它們將讓你成為一名效率極高的業務分析師。”

他表示,有了大數據技術,公司在幾秒中內就能夠回應遇到的問題,而不是花上幾天甚至幾個月的時間。反過來,這種提升能夠讓公司回應那些難以進行分析、開發測試和流程學習但又要快速適應市場、讓復雜的工作流實現自動化的問題。

不過,要想充分利用響應時間縮短所帶來的優勢還需要一個嚴謹的流程。大數據與傳統分析解決方案之間的關系應當定義清楚和從屬關系明確,因為它們是制訂流程的基礎。

大數據、分析法與組織調整

報告指出“傳統分析法與大數據之間的區別,以及它們在企業內部分別承擔的組織責任在以前就已經展開了多次討論。不過,調查顯示傳統分析法與大數據正變得越來越錯綜復雜。它們必須要協同工作才能發揮大數據的預期效果。未來,在IT部門和業務部門之間打破組織界限進行更為緊密的整合將成為公司制訂成功的大數據策略的關鍵一步。”

報告稱“數據管理和分析通常由公司中不同的部門負責。”“IT部門通常控制著數據,而分析則由公司中一個特殊的團隊或部門負責。這完全違背了大數據的原則。調查顯示,這些公司已經認識到進行緊密整合的必要性。65%的受訪者認為,大數據是數據管理的主要部分。68%的受訪者表示,大數據是高級分析工具的一部分。”

NewVantage總結認為,打破IT與業務部門之間的界限,將傳統分析法與大數據進行整合是一次重大飛越,而這一飛越正是實現以大數據促進業務發展這一機構創新的一個早期關鍵性舉措。

報告稱“將實時完整的分析功能整合到業務和運營部門中能夠讓公司對關鍵的業務問題和挑戰做出快速響應,從而為公司建立起競爭優勢,幫助公司提升業績。”

Barth 稱:“根據數據和數據質量,我們將它們分為金銀銅三個不同的等級。存儲在數據倉庫中的數據為金質數據。當你查詢這些金質數據時,你知道這些數據已經被處理完畢。但是如果獲取的數據為原始形式,并且在一周或一個月內才能夠提供給我時,情況會是怎么樣,如果你將所有的數據都放在一個地方,并且基本上沒有對它們進行梳理,情況又會怎么樣?在進行充分提煉之前這些數據非常有用。”

與傳統的關系型數據庫不同,大數據平臺允許分析師有選擇性地組織、清理和整合數據,忽視那些目前不是分析重點的記錄和字段。這樣可以擺脫數據倉庫,避免將大量的精力放在了數據工程上。NewVantage指出,通過推遲整個數據工程,大數據平臺在面向發現的分析過程中提升了響應速度,同時無需對那些無法提供價值的數據進行工程分析。

Barth稱,這大數據平臺變成了一個,而且是非常重要的一個數據生態圈。雖然這個生態圈是建立在已知的東西上面,但是這個生態圈的設計目的是不斷從客戶、市場、產品和風險中尋找新的洞察力。換句話說,就是通過“已經的”、健康的持續改良模式中尋找“新”的東西。

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