大数据分析解决方案 何为大数据
系列专题:大数据营销
如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,它能对全球整合经济时代的商务产生深远影响。除为长期存在的业务挑战提供解决方案之外,大数据还为流程、组织、整个行业,甚至社会本身的转型激发了许多新方式。 “大数据”一词无处不在,但对其概念的认识仍存在混淆。为更好地了解企业如何看待大数据,以及在多大程度上使用大数据,我们与牛津大学赛德商学院联手进行了2012 Big Data @ Work研究,调查了95个国家中的1144名业务和IT专业人员,并采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。一项令人意外的结果是,社交媒体对大数据市场的影响相对较小。由于媒体在社交媒体对客户体验的影响方面的广泛报道,我们很容易相信大数据意味着社交媒体数据,但只有7%的受访者这样定义大数据。 对大数据认识的混淆,很大一部分从大数据的定义开始。在我们的调研中,受访者将大数据的三个维度确定为数量(volume)、多样性(variety)和速度(velocity)。尽管这些涵盖了大数据本身的关键属性,但我们认为,企业需要考虑一个重要的第四维度:精确性(veracity)。 数量:数据量。数量也许是与大数据最相关的特征,指企业为改进企业决策而试图利用的大量数据。数据量正持续以前所未有的速度增加。然而,真正造成数据量“巨大”的原因在不同的行业和地区各有不同,而且没有达到通常引用的PB级和ZB级(数据存储单位)。一半以上的受访者认为,数据量达到PB和ZB之间才称为大数据,而30%的受访者不知道“大”对于其组织应该有多大。所有受访者都同意,当前被认为“巨大的数量”在将来甚至会更大。 多样性:不同类型的数据和数据源。多样性是指管理多种数据类型的复杂性,包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长,数据的类型难以计数,包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。 速度:数据在运动中。数据创建、处理和分析的速度在持续加快。加速的原因是数据创建的实时性天性,以及需要将数据结合到业务流程和决策过程中的要求。速度影响数据时延—从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。目前,数据以传统系统不可能达到的速度在产生、获取、存储和分析。对于对时间敏感的流程,如实时欺诈监测或多渠道“即时”营销,某些类型的数据必须实时地分析,以对业务产生价值。 精确性:与某些数据类型相关的可靠性。追求高数据质量是一项重要的大数据要求和挑战,但是,即使最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性。不确定性的确认和规划的需求是大数据的一个维度,因为高管需要更好地了解身边的不确定性。 大数据是这些特征的组合。它使企业能够转变与客户交互并满足客户需求的方式,并使企业甚至整个行业能够实现自身的转型。并非每家企业都采用相同的方法培养其大数据能力,但是,利用大数据能力改进决策和绩效的机会存在于每个行业中。
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