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企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

2018-07-10 22:05编辑:natherbexpo.com人气:


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在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日,大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备,那么,该怎么做才能成功去布局?
 

  

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

  在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日,大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备,那么,该怎么做才能成功去布局?

  最近,电子科技大学教授,云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出,对于普通企业要通过修炼成为大数据企业,关键要做好7个步骤:

  1.要实现数据化。企业要为此做好计划,到底需要保存什么样的数据,以人为中心的数据还是以产品为中心,还是更关注企业运营,需要做好这样的计划,然后再将企业生产经营中的数据保存下来,即便是现在看来没什么用的数据,未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据,就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的,一个人来还是几个人,有老人和小孩吗,穿什么样的衣服等等,还有客户的情绪,看了什么,问了什么问题,最后买了什么东西,都是非常重要的数据。

  另外,企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来,这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说,长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器,监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素,希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大,但是事实上最终数据分析的结果,温度是没有什么影响的,恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大,反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业,第一步企必须要实现数据化。

  2.企业要自己培养一些大数据理念,或者是小数据挖掘的团队。做大数据,企业的规模不一样,要求也不一样。如果企业规模足够大,比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业,可能会形成一个大数据的团队。如果不是,比如说就是简单的服务企业,那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家,也不是说就是特别擅长或适应网络,这样的人不重要了,重要的是要有武器,什么样的问题来了知道怎么解决。

  关键我们认识是要培养四种理念:

  (1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据,这些数据怎么处理,它存在的大挑战是什么。

  (2)一定要懂预测,因为绝大部分的大数据应用回到预测中,预测里面很多方法都是基准学习的,而基准学习目前最火的方向是集群学习。

  (3)要走分布式存储计算,这绝对不是说我知道给Hadoop 、Mapreduce、Hbase就够了,关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的,你的数据来了,我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性,大概的成本多少,哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Mapreduce实现,哪些算法要通过SPTA,可变逻辑治理是在硬件里面,从而替代CPU、GPU。

  (4)需要整个数据向外的发展,知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值,或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力,建立起企业数据挖掘的人才团队。

  3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”,很多的企业,比如说像服装销售这样的传统行业,我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价,怎么样销售的?对于这样一些数据,如果到需要的时候才去找,往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候,希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据,例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行,这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候,再去问已经没有机会了,或者说成本太高了。我们建议,企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法,根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。

(来源:维信电子)

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