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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    大数据时代,变身「大数据企业」的七大原则
    , ^& ^( m: I# z7 f4 D

    ; @# p- @- m2 t) g- ]9 U9 @9 m) d) V: @0 e  U& B% e
    ) E* D4 p; q% t! t3 R* b
      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。
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      原则 1:从原有的业务与技术中开始着手

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      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。」
    # I" |9 Z% b' G' }/ Q
    9 d; @# l: G: S& n" Q+ h
      原则 2:从相互连结的物联网中建造数据景观
    ; r% \$ N; W6 ^& v! Q0 S3 M

      e1 E  I$ I  k* {4 ^  「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。
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    2 u$ p& ]& Y* t
      原则 3:建立数据科学与分析的文化
    2 Q: r# C- ~/ R2 ]- N4 c
    0 ?* Q% Z  ~( x- E
      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。
      x8 A! Y5 n8 R' G
    ! d) N7 P, P2 ~
      原则 4:从小做起,不断迭代

    4 [" V6 i! R# d* c. w( {9 ^5 V' N" l
      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。
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    . C4 @1 q% h7 v. J7 L2 X& v  原则 5:用数据科学丈量数据科学的成败

    8 J2 a6 @8 l/ b% G& m
    9 n7 e" f: x: Q! P, S1 n  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。」
    8 Q! m" ]: ]+ Z5 i0 w/ [
    ! }; D' k1 X& `# a  {
      原则 6:数据的安全与隐私至高无上
    * W) O: O: Z7 x  f3 ]

    7 \* X! u' d  K$ {( X  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。
    : h. o; i6 D8 ^$ r/ Z. l

    7 b* O2 C7 u% b  原则 7:赋予成员洞察「作用点」的力量

    8 _- q! @$ Q6 \* n' N
    6 K0 o! O) e# C9 B' m% w  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。
    5 }: I6 P7 P' s" x, Z8 B

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    ! B9 O4 o# R" W. J, v! a" b/ i6 S5 C  E1 V3 `
    4 r4 }3 z+ v3 e1 `# ?( A- x2 x. o. Q
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    [LV.7]常住居民III

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    非常感谢这么多的好东西$ `( R9 t. }( Z9 O
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