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企业构建大数据战略的意义深远!

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几十年来,IT一直依赖于传统的商业智能和数据仓库,具有明确定义的要求和预定义的报告。我们现在正处于大数据分析的新时代,其中发现是过程的一部分,因此随着新见解的出现,目标也会发生变化。这需要一个能够快速无缝地从数据探索到业务洞察到可操作信息的基础架构和流程。为了迅速将数据转换为业务价值,应将大数据架构视为可以管理和处理数据量,种类和速度的供应链。首先,每家公司都需要一个大数据流程。

该过程分为三个步骤:

1.确定业务目标

如果没有对所获得的整体愿景,任何人都不应该部署大数据。实现这些目标的基础是您的数据科学和分析团队与主题专家密切合作。数据科学家,分析师和开发人员必须协作确定业务目标的优先级,生成见解,并验证假设和分析模型。

2.使大数据洞察能够运作

数据科学团队必须与devops团队合作。两个小组都应确保洞察力和目标的可操作性,可重复的流程和方法,并将可操作的信息传达给利益相关者,客户和合作伙伴。

3.构建一个大数据管道

数据管理和分析系统架构必须促进协作并消除手动步骤。大数据供应链包括将原始数据转换为可操作信息所需的四个关键操作,包括:

·获取和存储:通过适配器从任何平台访问所有类型的数据,通过适配器到操作和遗留系统,社交媒体和机器数据,能够以批量,实时和近实时的方式收集和存储数据模式。

·优化和丰富:集成,清理和准备数据以进行分析,同时收集技术和操作元数据以标记和丰富数据集,使其更易于查找和重用。

·探索和策划:浏览数据并可视化和发现具有潜在业务影响的模式,趋势和见解; 策划和管理那些拥有最大商业价值的数据集。

·分发和管理:通过移动设备,企业应用程序和其他方式将可操作信息转换并分发给最终用户。使用灵活的部署体系结构管理和支持服务级别协议。

一旦建立了流程,大数据参考架构就可以支持这四种常见的大数据用例模式,从而实现可操作的商业智能:数据仓库优化,360度客户分析,实时运营智能和托管数据湖。

360度客户分析

大多数公司希望更好地了解他们的客户,以提高忠诚度和保留率 - 以及追加销售产品或服务。为此,您需要开发一个360度的客户视图。今天,通过社交,移动和电子商务渠道以及基于Web交互的客户服务记录,远程信息处理,传感器数据和点击流数据,新的有关个人的数据比比皆是。真正的360度视图现在意味着您必须能够访问新数据类型以及传统数据类型,组合它们,转换它们并分析所有内容以发现有关客户和潜在客户的新见解。

这种更高层次的理解与用于预测分析的大数据算法相结合,使组织能够更准确地预测客户行为并提供有意义的建议。更好地了解您的客户,包括他们所说和所做的事情,使您能够为他们提供更多价值。

实时运营情报

实时操作智能是实时监控和(最佳)响应事件的能力。销售或市场营销中的一个例子被称为“当下营销”。例如,通过移动设备,销售员可以在他或她走进商店时提供关于顾客的信息,包括该顾客最近在商店的电子商务站点上的体验。实时操作智能特别重要的另一个例子是欺诈检测。通过更多类型的数据,无论是通过在线行为,社交互动还是交易生成 - 您都可以开始识别之前一直模糊不清的模式。

当实时收集此类数据时,公司可以使用预测分析来更加确定地标记欺诈事件并避免误报。另一个例子是预测性维护。汽车现在嵌入的软件比过去多。通过传感器设备,制造商可以收集信息并预测平均故障时间,并且更容易告知客户何时应该将汽车带入服务访问。

类似地,对于飞机,公司通常更喜欢进行机翼上维修,这比将飞机发送到服务设施的成本低。通过收集更好地表明何时需要小型服务的数据,公司可以抢占大修并降低维护成本。

托管数据湖

您拥有的数据越多,您就可以更好地开发360度视图并实时运行。但这也可能是一把双刃剑。数据是累积的,并且在添加新数据类型时会创建大量卷。特别是老公司在遗留系统上拥有大量数据,以及可能用于提取业务价值的移动和社交数据。在许多情况下,您不确定您想要对数据做什么,但您知道有潜力 - 并且您不希望通过丢弃数据来失去这种潜力。

相反,您希望以经济高效的方式存储它,以便您可以访问它以发现新的见解和趋势。这个庞大的存储库被称为数据湖 - 必须妥善管理,否则最终会成为沼泽地。托管数据湖使您能够多年大规模存储所有类型的数据,以便进行处理和分析。

但即使这还不够。在观察可能存在的任何隐私政策时,数据还必须易于搜索,清理和管理。此外,您必须确保数据高度可靠和可用。您需要让信息消费者轻松准备和分析它并使其有用。最后一步是实施您在数据湖中发现的见解,以创建新产品和服务,改善客户服务并加强决策制定。

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