IBM马修:如何用数据分析实现创新_数据分析师考试
6月16日下午消息,第十三届中国软交会今日在大连开幕,本届会议以“数据智能 跨界互联”为主题。新浪科技作为独家网络战略合作伙伴全程报道。此外,新浪科技将于6月18日14:00-16:00在7号东厅举行新浪创业路演专场。
在全球软件和信息服务高层论坛暨企业家峰会上,IBM服务整合中心亚洲区总经理马修先生发表题为《创新型分析》的演讲。他分享了如何用数据来分析时下创新,并且用数据分析来发明创造一些产品。
以下为演讲全文:
马修:谢谢女士们、先生们,很荣幸来到这里。
我之前是一个非常卓越的演讲人,讲了一些非常好技术的例子,而且还没出现一些未来的技术,我要讲这15分钟我要讲一些今天我们还未能发明出来的一些产品,我们如何利用已有的数据来生成一些想法、一些理念,这些理念,我们基于这些理念生产未来20年最伟大的产品。我准备了一些幻灯片。凯文·凯利之前也说到了,我想说大数据现在大家讨论了很多,我们关注大数据的内部。大数据它的内部是分析,因此我今天的讨论会跟大家来说一下,我们认为这些分析,数据内部这些分析告诉我们,我们如何用分析来时下创新,并且用这些来发明创造一些产品。
首先我做一个简单的总结。我今天想做的是有三个主题。我们已经做了一些研究,最后我想跟大家分享一个链接,大家可以获得我今天的这个演讲。也340个公司他们从数据的内部进行这种系统的分析,使用这些数据来进行创新。还有这些行业的表现,他们就是使用数据分析,用一种结构性的方式推动更好的创新。我们看一下数据的质量还有使用数据,以及我们要让大家都参与到这个创新,不光我们的研发部门,而是公司每一个人都应该参与到我们分析的这种系统的使用当中,而且我们需要在这个系统里面要有一些评价标准。我们在关注这些300多个公司,我一会儿给大家举一些例子,他们都要回答一些问题,大概有行业,在中国有40个公司参与,我们会问他们你们创新的目的是什么,你们创新的壁垒是什么,什么阻碍了你的创新,你们使用什么样的指标来衡量创新呢?还有你如何利用大数据分析创新。右边我们是三个集群或者是种类,之后你可以看一下它们不同的区别。我们看一下这三个集群里面,领先的一些公司他们用的是系统的分析方式来进行分析。不让我们吃惊的是这些企业分为领导者、奋斗者和挣扎者,你可以看到60%的企业他们都是领导者,或者是奋斗者。还就30%是有点落后了,我想做的是给大家来看一下这三个集群到底是什么意思,它是一个非常实用的,针对所有的行业都适用。大家记得之前的讲者他说到了,所有的生成数据都是动态的,而且是流动性的,它有很多的内容,有很多数据生成者你怎么样使用这些数据,以一种持续的方式来使用这些数据,因为数据太多了,因此你需要有一些洞察里,不光是数据的,你需要知道作为一个公司,你要用这些数据做什么。还有比如说制造业的企业要将自己进行数字化,以前你可能说我们没办法数字化,但是你可以想一下3D打印还有制造业的公司,他们可以用数字化的方式去制造自己的产品,他们进行设计,然后立刻可以制造这个产品,在任何的地方都可以制造他们的产品。很多不相信这些数字化的话,实际上他们已经在数字化,在全球化的一些公司他们需要用分析生成很多新的想法,你可以看到有一些集群。三个,第一个推动优秀的数据质量还有访问能力,不要把数据保存在一个地方,只把这个数据提供给一些特定的人,我们在整个公司内部分享有质量的数据,而且要进行分析,在数据的内部,每一个公司的人都要有创新的能力,不光是创新的部门或者是研究的部门有这个责任,我们应该鼓励每一个员工可以获得这些数据,用这些数据去生成一些新的想法,因为我们都知道最好的一些想法是不同的部门大家在一起,会用不同行业的一些理念运用到自己的工作当中,这个时候大家才有很多创新的想法,我们会有这种创新,可以去使这些高质量的数据,而且我们要建立可量化的创新文化。我们有这种标准还有指标,你可以用这些生成的方法,让别人可以使用这些想法,这些想法包括在他们自己的创新当中,我们要避免这种创新的孤岛。其实有很多的企业现在还是这个样子。我说到几个例子,比如说你刚才看到三个集群的例子,首先我们可以使用这个数据,因为那是客户,不光你自己客户的记录,你财务的数据,你生产的数据等等,你可以使用客户数据来产生一些洞察。比如说有一个叫做图鲁兹市用大数据更好了解城市居民的需求、了解城市发生了什么、了解市民的情感,看看是不是能给这个城市带来一些变化。因为有这些数据,而且这个数据大家都可以获取。我们也有一些工具可以去搜集的数据,比如说有一个银行叫做BBVA,他们使用这个数据驱动一些解决的方案,把这些数据提供给他们的员工,让公司的每一个人都可以,除非是高机密的一些数据,否则他可以把数据提供给公司每一个员工,让他们可以进行创新,这个是银行的一个例子。我给大家看一个保险行业的例子,这个是不同的一个行业,这个是关于培训的,培训每一个员工,你可以给员工提供这些基于分析的洞察,他们使用分析来做实现,他们建立一些分析的资源,有人可以帮助员工了解如何去使用这些数据、使用工具,能够生成一些洞察,可以帮助他们形成一些想法。这个公司做的非常的好,他们整个的员工在通过正式或非正式一些培训成为大数据培训的专业,这些是不同的行业或者是不同的部门,整个公司都在使用这些分析不同的公司、不同的一些领域。我们说一下这个数据,这个是能够有效利用大数据和分析进行创新,他们用培训员工如何使用这些数据,有一些游戏,他们可以进行这种协作化的游戏,把游戏的科学中心和生物、化学系一起来结合,给他们进行分析性游戏的培训,他们可以去解决一个分子方面的一些详细的结构,这是一个例子。创新就是这个样子,他们可以使用一个行业的一个理念,然后一个思维的一种方式,从另外一个行业另外一个领域去运用,可以带来创新。我们说到有效使用数据创新等等。我来跟大家说一下,我们怎么样在这个分析过程中让每一个人都参与呢,我们有一个非常简单的想法,我们有一个非常简单的建议,你们可以放入你们的想法。这是一个非常简单的方式,我们就用建议的表格,但是我们用了这种电子化的方式,很快去提供很多的一些想法。我们可以有一个平台,可以进行分享和使用。同时我们可以使用交叉的这种培训,可以让不同的部门来进行协作,我们可以分享目标,鼓励你的这个团队,可以有一些新的想法,鼓励他们去使用数据和分析。在以前大家都会让他们只关注自己的工作,只在自己的这个部门去思考,但是这种方法鼓励正极公司的员工他们可以使用其他部门的数据,可以生成不同的想法或者是观点。第三个领域让客户,不光是你自己公司内部的一些信息,我们还要去使用客户的信息,比如说我们可以使用社交媒体或者是你客户的数据,或者是网络或者是数字化的一些信息,我们看到了很多的例子,你可以在哪里搜集到一些数据,搜集你产品的数据,搜集你客户的数据,搜集市场的一些数据。不光你自己的数据,你和你的员工分享,你要打开你的思路,要了解我们还可以获得哪些电子化数字化的一些数据。还有我们可以进行多种方式来打造这种创新。比如说有木在保险公司,他们可以生成很多自己的想法。你可以看到领导用分析创造一些新的想法,你可以看到条状,木在公司用他们提供数据的想法驱动创新的文化。我们可以看到对于他们公司有非常大的影响,短时间里有很多的,实际上有很多的基本的一个或者是非常好的想法。数字在这儿看到340,他们的团队借助大数据产生168个创意。
对于创新我们回报是什么?首先创造数据,数据质量等等,还有分析。第三个我们要实施,我们要有指标。可以通过衡量价值打造内部创新机制,可以让领导者发现这个市场到底是怎么样,现在需要什么样的工作,他们可以调整他们的课程和教育,你可以看到他们在两个月的时间里面可以推出新的课程,以前他们需要12个月的时间,这个是非常有趣的一个理念。
我也想要总结,因为时间的关系,我讲的非常的快,我想在这儿总结一下。首先我们希望搜集高质量的数据,这个是我们公司我们的产品我们的消费者都是相关的,我们使用这些数据能够生成,去提供,把这些数据提供给我们的员工,我们用持续的方法来使用这些数据,形成一个文化,让大家都能参与到创新当中,我们之前的讲者也听到了,很多的东西翻天覆地的变化,很多的产品现在还没有,我们大家可以想想在未来12个月里,未来24个月里面会有什么样新的产品,所以每个人的参与都是非常重要的。还有建立量化的创新文化,我们要有一些新的创新,我们要了解它这个结果。虽然在刚一开始的时候我没有看到很好的成效,但是随着时间,我们就可以看到,因为这样的一个可量化的创新文化,我们会得到很好的结果,就像我之前说了,我们还有更多的一些资料给大家提供,我们有一些研究,有一些背景的一些资料给大家,如果大家感兴趣的话可以登录这些链接,我们在这儿也有3D的代码可以让大家了解到更多的信息。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28在当今快速发展的数据驱动世界中,数据专员的角色变得愈发重要。无论是在企业决策、市场分析还是产品开发中,数据专员都扮演着不 ...
2024-10-27