如何实现大数据真正价值

如何实现大数据真正价值

1. 数据融合
成功的大数据分析可以使用户应对工作中的困难，例如发现业务计划和工作中的缺陷和失误。它甚至可以将新的细分市场进行拆分，企业可以提供新的产品和服务。要想做到这些，就需要从各种资源得来的数据中抓住重点从而做出重要决策。
在数据分析中，时间至关重要。很多企业领导者和决策制定者需要实时的信息来快速做出决定。但是据估算，大约80%的时间都花在了准备和整理数据上。这样一来真正的分析工作只占20%。
因此高效的处理工作非常重要，例如数据分析的提取、转换和加载过程(ETL)。
一个好的ETL工具可以将从多个来源获取的数据融合在一起，也包括公共数据。它让用户的注意力集中到一个源头，获得相关性更高的信息，提高工作效率。同时可以确保用户的信息来源是唯一的，降低错误沟通的风险。
企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……
2. 沟通无障碍
就像之前说过的，大数据分析工具可以帮助企业解决商业难题。从业人员也许能很好的理解这些问题，但IT人员却不能完全理解，这样就不能提供和专业需求相匹配的分析报告。再加上沟通不顺畅，领导层就无法及时得到有用信息，也就无法快速做出决策。
如果技术人员能够使用这种自助服务分析工具，就能够找到问题所在并做出可以弥补漏洞的决定。此外，他们还可以将数据同其他开放信息结合在一起，挖掘细分市场。企业还可以共享IT资源来发掘更多的数据信息。

大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段 　　1.1 看待大数据要有历史性的眼光 　　信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽

因此，行之有效的企业级信息优化战略变得空前重要。由于预计2015年产生的数字内容中有90%将是非结构化数据，如短信和微博生成的信息，以及视频和音频，情况将变得越来越复杂。无论身处哪个行业，围绕大数据及管理这些信息的挑战都无处不在。· 金融服务行业必须满足客户对数字银行服务的期望，并处理风险和监管需求等问题;· 在医疗和生命科学领域，患者隐私及药物开发问题使合规成为了关键的投资动因;· 了解客户需求以提高服务和参与模式是旅游和交通行业必不可少的;· 在政府和公共事业领域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保护公众;· 实时的数据可视化、汇总和诠释对于能源行业至关重要。毫无准备的企业可能会在应对现有原始信息的数量、种类和速度时手足无措。如果企业缺乏管理并处理多来源海量信息的能力，将会导致涉及整个企业层面的各类问题：· 具有更先进的信息系统的竞争对手将能很好地利用数据并争夺客户;· 尽管有更大量和更多来源，实现数据价值将越来越困难;· 浪费大量时间过滤海量不相关的数据，而这些数据不能支持决策或推动其执行;· 缺乏灵活性、分离的信息基础设施成本将逐步增加。政府和企业迫切需要从无关的数据中获取洞察，并有能力对其有效利用。那些能从战略上迅速响应，并从海量信息中提取真正价值的企业将能获得关键的市场领先地位。发挥信息的力量根据coleman parkes research的研究[3]表明，亚太和日本地区62%的私有企业认为有效的信息优化战略能帮助其获得竞争优势。但是仅有不到一半的企业采用了合适的解决方案并从大数据中获得洞察，而目前仅有15%的企业将非结构化数据纳入了其企业洞察、流程和战略。企业的终极目标应是充分利用100%的信息来推动更快、更明智的业务决策。企业应能衡量信息战略在新增收入、节约成本以及加速上市等方面所带来的价值。要想在以信息为驱动力的新时代获得成功，企业需要信息优化战略以及可理解抽象概念的解决方案。企业的目标是通过涵盖所有数据形式的信息管理和分析系统实现互联性智能。这意味着他们必须：· 建立一个敏捷的智能环境，并有合适的基础设施来捕获和存储海量信息，进行实时分析并迅速适应不断变化的优先事项;· 对企业生态系统中的信息和智能战略进行整合，以获得对业务数据的完整视图;· 通过将洞察和理念转化为行动而实现信息资产的全部价值。提升客户体验实现更好的客户体验是所有信息优化战略的主要目标。改进企业搜索和分析信息的方式，以更好地了解客户行为和需求，从而支持快速、明智的业务决策。这将有助于实现更好的客户体验和更高的忠诚度。信息洞察应整合所有客户信息，无论客户如何与企业进行互动，包括通过社交媒体、微博、移动应用，以及通过电话等其它方式。信息必须在不同的业务范围内进行收集，同时还要解决潜在的隐私和安全问题。先进的信息技术能够帮助企业增强其识别客户喜好、问题和趋势的能力。而这些情报可被用来更好地与客户进行互动，同时提供超越竞争对手的洞察。这些新情报可在应用开发以及将应用迁移至云的过程中发挥作用，而云能让客户轻松、快速地获得新服务。优化业务绩效不仅是企业需要应对海量结构化和非结构化数据，数据也分布于多个可能互不相关的业务范围，也存在于许多不同的应用中。现代数据中心的另一个关键能力是能够处理大量的无关信息，从而获得能提高业务绩效的洞察。通过整合、迁移并汇总数据存储，企业可以改进信息访问，并降低it运营成本。这能带来简单、灵活、迅速、低成本高收益的信息基础设施，而此类基础设施同时还具有可扩展性、模块化特性，及可靠性。用智能信息基础设施替换复杂的孤立数据库，企业能够在需要时捕捉、存储并提供信息，无论采用哪种应用、规模有多大。充分利用100%的相关职能和运营数据能够帮助客户提高运营业绩和经营利润，并对信息生命周期管理进行自动化处理。信息优化的目标为构建一个服务于整个企业，从数据安全及合规，到分析和敏捷性的统一基础设施。而由此带来的快速、轻松分析信息的能力能够帮助企业获得更可靠的视图，从而做出准确、有效的决策。管理安全和风险将能够端到端管理100%大数据作为新目标，企业应研究更好的监管和安全措施来应对与日俱增的风险和复杂性。这些问题包括：不能充分利用目前所有可用数据进行及时、正确的决策所带来的财务和法律风险，以及获取数据并保证其是最新、最正确的。智能信息生态系统可管理安全环境中的数据，从而管理日常业务并降低风险。它还能利用洞察来引导企业投资和定价，并充分利用新的业务机会。将数据转化为资产不能周密部署并迅速采取行动的企业有可能面临被剧增的大数据淹没的风险。另一方面，那些能够实施全面的企业级信息优化战略的企业所获得的回报将是非常巨大的。这一战略有助于缩小潜在的和最终实现的业务成果之间的差距。总之，它可以分为三大要素：· 能捕获、存储、复制并扩展数据的信息基础设施;· 管理、保护、治理并充分利用数据的信息管理;· 搜索、分析、理解数据并对其采取行动的信息洞察工具。能够从自身数据资产中获得深入洞察和价值的企业将开始收获其实质性的信息回报。文章更新提醒功能已上线，帮助您及时了解本频道动态。

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