巨量資料時代,巨匠電腦分享「大數據企業」七大原則

2015-07-30
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翊)巨量資料時代,巨匠電腦分享「大數據企業」七大原則

大數據時代,你準備好用數據驅策公司了嗎?這並不是一項簡單的任務,迅速吸收、整合與分析資料的能力缺一不可,而數據又來自內部原有的數據以及未來源源不絕誕生的海量數據,最終你必須把數據轉化成「洞見(insights)」,並且依此為本,能在各種狀況採取最適當的解決方案。法國凱捷(Capgemini)管理顧問公司「洞見與數據」副總裁 Jeff Hunter 表示,他們調查了 1000 名企業高層,整理出七項企業轉型成「數據為本」的過程中,所需遵循的七大原則

原則 1:從原有的業務與技術中開始著手

想要轉型成以數據為本的公司,首先一定得先確認業務目標,接著便能規劃戰略藍圖,運用新的數據來源,達成你所設定的目標。數據成熟度(data maturity)與技術兩者雙管齊下的起點,將決定未來整趟旅程的行進過程。Hunter 表示:「若能適當的部署業務與技術,就可以堪屎系統性地開展業務流程與商業模式,並且明辨哪些質化元素能被量化元素取代。」

原則 2:從相互連結的物聯網中建造數據景觀

「物聯網」的實現近在咫尺,而且已經產生(而且會持續產生)史無前例的巨大資料。「存活超過 20 年的企業,近來不斷設法制定企業資料策略,因為他們裡頭有數不清的數據市集(data marts)和數據孤島(data silos)」Hunter 說。儘管公司組織努力解決數據孤島的問題,但是宛如瀑布般傾瀉而下的數據,只會一再造出新的孤島,除非你的環境已經準備好應付那些海量數據,畢竟現在數據量產生的速度,遠超 20 年前我們所習慣的步調。不過幸好,大數據熱潮孕育了許多可以協助大企業管理笨重數據負擔的新技術,因此能否好好善用那些新技術,把數據轉化成真正的業務需求,是企業在形塑資料景觀時不可或缺的原則。

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原則 3:建立資料科學與分析的文化

想靠「數據」發威,光有技術不夠,還得建立一個理解數據、而且懂得利用數據的文化,兩者缺一不可,文化甚至更加重要。「對我們來說,『懂數據』不再只是副產品,而是重要的資產,你要培養『這是一種資產』的心態,你要知道,數據有可能幫你重整業務流程或挖掘出新的收入來源。」因此,資料科學不該只是幾個人的職責,必須灌輸到整間企業的全體成員身上,讓所有的決策都變得更明智。

原則 4:從小做起,不斷迭代

我們可以預期使用者對於資訊與數據洞見的需求會愈來愈多,這表示他們要能隨時隨地獲取這些資訊。這不是一件容易的事情,但是企業可以先從「小事」做起,找到一個可以從數據中直接受益的業務目標,接著反覆改善(iterate),讓團隊不斷汲取經驗,最終能以數據洞悉、解決業務問題,「這個過程可以持續複製、重複消耗,」Hunter 強調,Capgemini 針對技術、人才與分析的投資,總是能被客戶一再使用。

原則 5:用資料科學丈量資料科學的成敗

要讓數據當個稱職的主角,你得採用資料科學的方法來判斷資料科學是否成功,這不是什麼跳針的玩笑話。隨著你的企業從數據洞見取得的營收愈來愈多,你得要能辨析數據政策是否產生重要的改變,要發展一套尺度用衡量成敗。「我們怎麼丈量成功或失敗?『洞察』就是我們最重視也最關鍵的 KPI。」

原則 6:數據的安全與隱私至高無上

只靠直覺行事很糟,但未經篩選、從良莠不齊或不可靠的數據中採集作為決策考量,更糟。倘若你無法處理數據安全以及尊重隱私,將會導致企業暴露在險境之中。「維護數據資產的安全與隱私,是最基本的要務,我們總是盡己所能管理數據。」Hunter 強調,無論資料產生的速度多快,都不能輕忽契約或有違反法律的情事。

原則 7:賦予成員洞察「作用點」的力量

唯有公司內部的成員面對數據洞見時能夠迅速產生反應,數據才有價值。這些洞見在「作用點(point of action)」上必須有所區隔,比方說,如果現階段的目標是優化購物車,反應夠快的人就會想到可以在交易完結之前,提供消費者某些推薦商品。Hunter 以機械操作員來比喻,就是要讓他們能夠預測鑽頭何時可能會損壞。建立數據為本的心態,而且懂得因事制宜,方能搶在事情發生之前預做準備。


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文章與圖片出處: http://goo.gl/D1wJTD
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