摘 要:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,帶動(dòng)了社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的廣泛應(yīng)用,也帶來了數(shù)據(jù)的爆炸式膨脹。顯然,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。本文從大數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)出發(fā),討論當(dāng)前企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn),并提出了為應(yīng)對挑戰(zhàn),企業(yè)所應(yīng)培養(yǎng)的能力及應(yīng)對策略。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);企業(yè)管理
中圖分類號(hào):F49
近年來,伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,圖片、音頻、視頻、地理位置信息、傳感數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn),同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算也得到了廣泛應(yīng)用。這些使得互聯(lián)網(wǎng)中的個(gè)體發(fā)布和獲取數(shù)據(jù)的行為變得更加準(zhǔn)確和快速。在以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、電子商務(wù)等為首的應(yīng)用領(lǐng)域中,相關(guān)數(shù)據(jù)的規(guī)模與種類都在以極快的速度增長。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的數(shù)字宇宙研究報(bào)告稱,2011年全球被創(chuàng)建和被復(fù)制的數(shù)據(jù)總量是1.8ZB。同時(shí)該報(bào)告預(yù)測,到2020年,全球數(shù)據(jù)量規(guī)模將達(dá)到35ZB。顯然,大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄悄來臨。
1 大數(shù)據(jù)時(shí)代
目前來看,“大數(shù)據(jù)”還沒有統(tǒng)一的定義。IT行業(yè)的大型機(jī)構(gòu)和組織都提出了“大數(shù)據(jù)”定義,其中以麥肯錫2011年在題為《大數(shù)據(jù):下一個(gè)競爭、創(chuàng)新和生產(chǎn)力的前沿》的研究報(bào)告中的定義被引用最頻繁。麥肯錫認(rèn)為,“大數(shù)據(jù)”是指其大小超出了傳統(tǒng)意義上的尺度,且典型數(shù)據(jù)庫軟件難以對其進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理和分析等處理的數(shù)據(jù)集。[1]一方面,大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)下的數(shù)據(jù)集大小是變化的,會(huì)隨著時(shí)間推移、技術(shù)進(jìn)步而增長;另一方面,應(yīng)用大數(shù)據(jù)的不同領(lǐng)域中,符合其行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)集規(guī)模也有差別。該報(bào)告同時(shí)指出,當(dāng)前,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,并逐步上升成為重要生產(chǎn)因素;而大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。[1]
目前,信息技術(shù)領(lǐng)域認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn)。一是數(shù)據(jù)規(guī)模巨大(volume)。目前全球的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到ZB級(jí)別,并且現(xiàn)行的單個(gè)大型應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常也都是在PB級(jí)別或以上。二是數(shù)據(jù)類型眾多(variety)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫以文本格式等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主要內(nèi)容的,大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)庫包括了圖片、音頻、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志、地理位置信息、傳感數(shù)據(jù)等多種半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),而且這些數(shù)據(jù)通常占據(jù)了系統(tǒng)中的大部分存儲(chǔ)資源。三是數(shù)據(jù)價(jià)值密度低(value)。以目前廣泛應(yīng)用的監(jiān)控系統(tǒng)為例,監(jiān)控系統(tǒng)24小時(shí)不間斷地產(chǎn)生監(jiān)控音視頻數(shù)據(jù),但是真正能提供有效信息的可能是幾個(gè)月數(shù)據(jù)中的幾分鐘,甚至是幾年數(shù)據(jù)中的幾分鐘。另一個(gè)例子是醫(yī)學(xué)檢查通常也會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),但是,醫(yī)生往往是通過其中的少量甚至個(gè)別數(shù)據(jù)對患者進(jìn)行診斷和治療。四是數(shù)據(jù)變化快(velocity)。這包含兩方面的要求:既要保證對大數(shù)據(jù)的整體的高效處理,又要保證對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理和反饋。
大數(shù)據(jù)的開放和應(yīng)用,對社會(huì)、商業(yè)和個(gè)人已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響,從某些角度,已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略層面。2012年3月,奧巴馬政府出臺(tái)了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”,計(jì)劃投入2億美元,用于推動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)的收集、存儲(chǔ)、保留、管理、分析和共享大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究,以提高美國的科研、教育及國家安全能力。我國“核心電子器件、高端通用芯片及基礎(chǔ)軟件產(chǎn)品”(簡稱“核高基”)科技重大專項(xiàng)也將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理作為需要重點(diǎn)突破的關(guān)鍵技術(shù)加以重點(diǎn)支持。2012年5月聯(lián)合國推出了名為“全球脈動(dòng)”(Global Pulse)的新項(xiàng)目。該項(xiàng)目旨在通過為各國提供對互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析,更及時(shí)地了解人們所面臨的困難和挑戰(zhàn),尤其是全球性危機(jī)的影響,并提出改善決策,為宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展決策提供支持?jǐn)?shù)據(jù)及信息。[2]大組織、大機(jī)構(gòu)通過資金支持大數(shù)據(jù)的科學(xué)研究,進(jìn)而推動(dòng)大數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)核心技術(shù)發(fā)展,大數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展趨勢已不可阻擋。
當(dāng)前大數(shù)據(jù)幾乎推動(dòng)著生活的方方面面。在科學(xué)研究領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)完全改變了天文學(xué)、生物信息學(xué)、生命科學(xué)和物質(zhì)科學(xué)等領(lǐng)域的工作方式。在應(yīng)用領(lǐng)域,在移動(dòng)服務(wù)、零售制造業(yè)、金融業(yè)等一批應(yīng)用較早的領(lǐng)域中,大數(shù)據(jù)已達(dá)到史無前例的規(guī)模,而在教育、醫(yī)療、城市規(guī)劃、智能交通、環(huán)境建模、節(jié)能減排、智能材料、社會(huì)計(jì)算、金融風(fēng)險(xiǎn)、國土安全、計(jì)算機(jī)安全等新領(lǐng)域中,大數(shù)據(jù)也開始展現(xiàn)自己強(qiáng)大的推進(jìn)力。
2 企業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)
2.1 數(shù)據(jù)異構(gòu)性和不完整性
由于傳感器的存在以及人的參與度的提高,在各種應(yīng)用系統(tǒng)的運(yùn)行過程中,自動(dòng)、主動(dòng)數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn),這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的主要來源。目前,計(jì)算機(jī)分析算法只能處理同構(gòu)的數(shù)據(jù),并自動(dòng)忽略細(xì)節(jié)上的差異。保持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和尺寸的相對一致,能有效提高信息化系統(tǒng)的運(yùn)算效率。身處大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們使用信息時(shí),必然會(huì)產(chǎn)生大量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此,大數(shù)據(jù)技術(shù)首先便是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。此外,在數(shù)據(jù)獲取的過程中,如何根據(jù)特定應(yīng)用的需求,在大數(shù)據(jù)中摒除可能影響判斷的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和無關(guān)數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,高效抽取相關(guān)的有效數(shù)據(jù)將非常重要。
2.2 數(shù)據(jù)量持續(xù)性的爆炸式增長
數(shù)據(jù)量大是大數(shù)據(jù)的一個(gè)基本屬性。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增長速度已經(jīng)超過了計(jì)算資源的增長速度。由于理器的時(shí)鐘速度已經(jīng)很難繼續(xù)提升,當(dāng)前主要以增加計(jì)算核心數(shù)目的方法來提升系統(tǒng)計(jì)算能力。計(jì)算能力的提升思路已經(jīng)從提升單核計(jì)算能力轉(zhuǎn)變到了如何平衡多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的資源調(diào)配和并發(fā)管理?,F(xiàn)在大的計(jì)算集群開始出現(xiàn),如何設(shè)計(jì)、布置和運(yùn)行計(jì)算節(jié)點(diǎn)群變得越來越重要。
數(shù)據(jù)具有廣泛可用性,從高速膨脹的大數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的能力正是大數(shù)據(jù)時(shí)代我們所欠缺的。一些數(shù)據(jù)的價(jià)值被挖掘出來,但更多的數(shù)據(jù)其價(jià)值卻一直被隱藏或丟棄,沒能被充分利用起來,兩種數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量之間差距巨大,形成了大數(shù)據(jù)鴻溝,對多種類型數(shù)據(jù)構(gòu)成的異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行交叉分析的技術(shù)將在大數(shù)據(jù)時(shí)代創(chuàng)造巨大的價(jià)值。
2.3 數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性要求
在大數(shù)據(jù)背景下,許多應(yīng)用要求對分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。這要求系統(tǒng)預(yù)先計(jì)算好部分結(jié)果,在新數(shù)據(jù)到達(dá)并分析完畢后,再對結(jié)果進(jìn)行增量結(jié)合,迅速得出結(jié)果。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大及增長快的雙重特性,對于一個(gè)給定的大數(shù)據(jù)集,通常需要迅速定位所搜索的數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中,同樣的搜索可能會(huì)反復(fù)出現(xiàn)。需要設(shè)計(jì)新的索引結(jié)構(gòu)來支持這類查詢。當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增長而處理時(shí)效又很有要求的時(shí)候,如何設(shè)計(jì)和建立索引將變得很重要。
2.4 數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)
數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)從來既是技術(shù)問題,又是社會(huì)問題。要保障大數(shù)據(jù)健康有序地快速發(fā)展,必須從這兩方面妥善解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的問題。如何分享隱私數(shù)據(jù),才能讓數(shù)據(jù)在正常使用的同時(shí)不會(huì)泄露,就目前而言,還沒有特別有效的方法。通常我們共享很多看起來不那么重要的私人數(shù)據(jù),如地理位置信息等,似乎不共享的信息就是安全的。但對于有些并不由自己保管的一些信息,如健康記錄信息、消費(fèi)信息等,也很有可能泄露。數(shù)據(jù)泄露會(huì)帶來什么直接后果,泄漏后的數(shù)據(jù)和我們共享的數(shù)據(jù)會(huì)以怎樣的形式與其它數(shù)據(jù)一同被交叉連接起來,連接分析后的數(shù)據(jù)有多少價(jià)值和用途我們根本不知道。雖然現(xiàn)有的關(guān)于隱私保護(hù)的探究在學(xué)術(shù)領(lǐng)域取得了一定的成果,但是這些研究成果還不能在實(shí)際中廣泛應(yīng)用。大數(shù)據(jù)時(shí)代如何確保信息共享的安全性,如何做好信息共享安全控制將會(huì)成為一個(gè)重要的研究方向。
2.5 跨平臺(tái)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與整合
目前企業(yè)中的幾個(gè)現(xiàn)狀:不同的業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)平臺(tái),各項(xiàng)數(shù)據(jù)相互獨(dú)立,難以在一個(gè)平臺(tái)進(jìn)行集成整合;不同業(yè)務(wù)模塊間,數(shù)據(jù)不共享、不關(guān)聯(lián);收集整合核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),但常常忽略非核心數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)隨著業(yè)務(wù)模塊的相互分離而被割裂開來,數(shù)據(jù)之間缺少關(guān)聯(lián),企業(yè)自然就失去了各項(xiàng)數(shù)據(jù)連接后所能帶來的價(jià)值。現(xiàn)行系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)來源不同,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一,企業(yè)將如何實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合也是其在大數(shù)據(jù)時(shí)代謀求發(fā)展的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。
2.6 大數(shù)據(jù)時(shí)代人的參與
大數(shù)據(jù)的分析不是純計(jì)算的,而是人機(jī)交互的。[3]目前,計(jì)算機(jī)在大數(shù)據(jù)的分析過程中還有局限性,常常需要有人參與大數(shù)據(jù)的分析過程中。一個(gè)典型的例子就是“眾包”(Crowd-sourcing),通過利用人類的集體智慧來回答問題或解決問題。很多源自大眾的數(shù)據(jù)并不是都完全準(zhǔn)確,存在一定的不確定性和誤差。由于存在數(shù)據(jù)采集設(shè)備固有的不確定性,我們必須通過利用時(shí)空相關(guān)性更好地評(píng)估這些數(shù)據(jù)的正確性。
2.7 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略決策
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、政府/企業(yè)信息化、社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的腳步越來越快,帶來了數(shù)據(jù)的爆炸式增長,這些數(shù)據(jù)將對機(jī)構(gòu)從戰(zhàn)術(shù)到戰(zhàn)略的各個(gè)方面產(chǎn)生影響。麻省理工學(xué)院Erik Brynjolfsson教授認(rèn)為,基于數(shù)據(jù)分析的決策實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)增長率相較其他因素要高5%到6%。在大多數(shù)行業(yè),這種增長率能夠決定行業(yè)內(nèi)競爭博弈的勝負(fù)。企業(yè)決策將基于數(shù)據(jù)和分析做出,這是企業(yè)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。
2.8 大數(shù)據(jù)的能耗問題
大數(shù)據(jù)的發(fā)展帶來的還有數(shù)據(jù)中心的計(jì)算規(guī)模和存儲(chǔ)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。從小型集群到大規(guī)模數(shù)據(jù)中心都面臨著不同程度的高能耗的問題。大數(shù)據(jù)管理中,能耗由硬件能耗和軟件能耗組成,其中以硬件能耗為主。在能源價(jià)格上漲的今天,如何降低硬件能耗將是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)和維護(hù)過程中一個(gè)不可忽略的因素。
2.9 硬件協(xié)同
大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展在一定程度上得益于硬件設(shè)備的快速升級(jí),但是也使得系統(tǒng)硬件環(huán)境日益復(fù)雜。同一系統(tǒng)在多次升級(jí)后,大量不同架構(gòu)硬件共存,不同時(shí)期購入的不同廠商的服務(wù)器在IO、CPU速度等性能方面會(huì)有較大差異,整個(gè)數(shù)據(jù)集群內(nèi)部設(shè)備之間的性能會(huì)存在明顯差異,也就產(chǎn)生了硬件環(huán)境的異構(gòu)性。由于任務(wù)處理的時(shí)間主要受處理過程中處理時(shí)間最長的節(jié)點(diǎn)制約,如果數(shù)據(jù)集群中,各環(huán)節(jié)設(shè)備數(shù)據(jù)處理能力差異過大,將會(huì)因“木桶效應(yīng)”受到明顯限制,大量的計(jì)算時(shí)間浪費(fèi)在高性能設(shè)備對低性能設(shè)備的等待上。在小型數(shù)據(jù)集群或新建數(shù)據(jù)集群中,這種問題并不明顯,但當(dāng)這種硬件環(huán)境的規(guī)模拓展到數(shù)以萬計(jì)的大型或超大型集群時(shí),問題將變得復(fù)雜和難以處理。如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)配套的存儲(chǔ)、I/O及計(jì)算處理系統(tǒng)是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。
3 大數(shù)據(jù)時(shí)代挑戰(zhàn)的應(yīng)對策略
一是做好網(wǎng)絡(luò)融合。大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)要更加注重對新型數(shù)據(jù)的獲取和來源管控,通過多種渠道獲取信息,并從中挖掘出更多的價(jià)值:(1)要整合新的接觸渠道,充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,通過發(fā)展多種線上線下的交流形式,增近客我互動(dòng)與相互了解。(2)要注重內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)互聯(lián),形成更加完整的客戶視圖,促進(jìn)客戶關(guān)系高效管理。(3)有意識(shí)地對新型數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)造性的利用,不斷進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新和精準(zhǔn)營銷。(4)注重對新型信息獲取渠道中的輿情實(shí)時(shí)監(jiān)測,在輿情事件發(fā)生前就及時(shí)進(jìn)行有效處理,最大程度上降低負(fù)面影響。
二是做好平臺(tái)布局、數(shù)據(jù)融合。大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)的核心競爭力逐漸受其所擁有的經(jīng)營數(shù)據(jù)所影響。為把握競爭主動(dòng)權(quán),企業(yè)可以選擇通過自行搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái),成立數(shù)據(jù)中心,掌握行業(yè)大數(shù)據(jù),鞏固和進(jìn)一步提升自身競爭優(yōu)勢。同時(shí),在新建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)充分考慮系統(tǒng)功耗,認(rèn)真核算使用老舊設(shè)備的成本效益,在采用新型低功耗硬件、高速硬件和系統(tǒng)建設(shè)成本間尋找綜合平衡點(diǎn)。
在積極競爭數(shù)據(jù)控制的主動(dòng)權(quán)以外,機(jī)構(gòu)間也需要加強(qiáng)合作互利。完整而綜合的大數(shù)據(jù)必然是難以被某一機(jī)構(gòu)單獨(dú)掌控的,壟斷大數(shù)據(jù)的想法也是不可行的,各個(gè)主體之間博弈的最終結(jié)果必然是通過分享數(shù)據(jù)走向合作共贏。政府、企業(yè)、銀行、運(yùn)營商、電商、社交網(wǎng)絡(luò)等大數(shù)據(jù)平臺(tái)間開展在認(rèn)同大數(shù)據(jù)價(jià)值的共識(shí)下,通過共享和利用平臺(tái)數(shù)據(jù),推進(jìn)數(shù)據(jù)交叉整合將為參與整合的各個(gè)節(jié)點(diǎn)提供強(qiáng)大的前進(jìn)驅(qū)動(dòng)力。
三是培養(yǎng)核心能力。首先是數(shù)據(jù)整合能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代不是突然來臨,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)也不是一步到位的。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)通常以原有的來自多個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)的軟硬件和數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。培養(yǎng)對原有軟硬件和數(shù)據(jù)進(jìn)行保留擴(kuò)展性的高度整合的能力,可以讓企業(yè)在大數(shù)據(jù)競爭中占得先機(jī)。數(shù)據(jù)整合能力既包含對機(jī)構(gòu)內(nèi)部單個(gè)或多個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)的整合能力,也包含對外部共享數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)要在產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)主導(dǎo)地位,必須具有對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速整合和高效管理的能力。大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)應(yīng)以積極的姿態(tài)與其它組織和機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,掌握的數(shù)據(jù)越完整,所發(fā)掘的價(jià)值也越大。
其次是數(shù)據(jù)分析能力:(1)大數(shù)據(jù)時(shí)代不同以往,處理的數(shù)據(jù)以半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。同時(shí)數(shù)據(jù)量與現(xiàn)在存在數(shù)量級(jí)的差距,很多現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)不能滿足需求。數(shù)據(jù)量的增大通常也意味著其中錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)的增多,開發(fā)針對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗的高效算法能有效提高對大數(shù)據(jù)的利用效率。(2)大數(shù)據(jù)應(yīng)用非常注重?cái)?shù)據(jù)分析的時(shí)效性。因此算法的應(yīng)用指標(biāo)將在準(zhǔn)確率和時(shí)效性中尋找平衡。(3)云計(jì)算是進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的有效工具,應(yīng)對一些可用的算法進(jìn)行調(diào)整以適應(yīng)云計(jì)算的框架。(4)用戶越來越關(guān)心數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量大,分析更復(fù)雜,得到的結(jié)果也更加多樣化。在結(jié)果展示中增加更多的可視化界面和人機(jī)交互可以改善用戶體驗(yàn),使大數(shù)據(jù)應(yīng)用變得更加易見、易學(xué)和易用。
最后是策略執(zhí)行能力。只有轉(zhuǎn)換為實(shí)際的行動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析和構(gòu)想才能為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。精準(zhǔn)和快速是大數(shù)據(jù)時(shí)代策略執(zhí)行兩個(gè)非常鮮明的特點(diǎn)。精準(zhǔn)取決于通過大數(shù)據(jù)交叉分析后對客戶的全面剖析和深入了解,能夠使企業(yè)制定出針對性的方案,實(shí)行差異化營銷和服務(wù)。快速取決于系統(tǒng)自動(dòng)完成大量分析和策略,通過客戶行為觸發(fā)相應(yīng)的服務(wù)和營銷活動(dòng)。
為培養(yǎng)這三個(gè)能力,企業(yè)需要進(jìn)行幾點(diǎn)改變:首先,要充分認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的價(jià)值,形成價(jià)值共識(shí),以大數(shù)據(jù)指導(dǎo)商業(yè)運(yùn)營和企業(yè)管理;其次,企業(yè)應(yīng)當(dāng)以外部招聘和內(nèi)部培養(yǎng)相結(jié)合的方式,迅速儲(chǔ)備數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析相關(guān)人才,為自身發(fā)展大數(shù)據(jù)積累力量。再次,在新建大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)時(shí),應(yīng)充分考慮大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、分析和共享,系統(tǒng)的設(shè)計(jì)不僅要滿足當(dāng)前的使用需求,還應(yīng)重視大數(shù)據(jù)的增長對系統(tǒng)擴(kuò)展性方面的要求。最后,在理想條件下,企業(yè)可以根據(jù)自身戰(zhàn)略決策,對內(nèi)部組織體系、權(quán)力配置、人員架構(gòu)、資源分配等進(jìn)行調(diào)整,給予大數(shù)據(jù)部門相應(yīng)的決策權(quán)力比重。
參考文獻(xiàn):
[1]BIG data:The next frontier for innovation,competition and productivity.McKinsey Global Institute.http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation,2011.
[2]徐子沛.大數(shù)據(jù)[M].桂林:廣西師范大學(xué)出版社,2013.
[3]李翠平,王敏峰.大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇[J].科研信息化技術(shù)與應(yīng)用,2013.
作者簡介:林正楷(1990-),男,浙江溫州人,計(jì)算機(jī)管理員,助理工程師,工學(xué)學(xué)士,管理學(xué)學(xué)士,研究方向:網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)管理。
作者單位:溫州市煙草公司瑞安分公司,浙江溫州 325000;浙江省煙草公司溫州市公司,浙江溫州 325000