京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
让大数据项目获得成功的三条途径
大数据是营销人员喜欢的一个术语,但它开始在企业高管当中黯然失色。调研公司Gartner表示,只有11%的高管声称在大数据方面的投入很重要,或者比其他IT项目来得重要;46%的高管认为,大数据投入不大重要。
调研公司警告,太多的大数据项目上马时着眼于特定技术,而不是生产环境层面的可靠性。尽管不乏营销炒作,但是大数据仍然很重要:牢牢掌握信息可帮助企业组织获得差异化竞争优势。而CIO是帮助公司将大数据转化为业务洞察力的关键人物。
1、一开始就要搞好治理和安全
对期望投入大数据的企业来说,信息安全是个核心问题。欧盟的《一般数据保护条例》(GDPR)定于2018年5月25日开始生效,如果企业发生数据泄密事件,最高将被处以全球营业额4%的罚款。如果IT领导人期望向其他高管表明大数据的重要性,必须关注政策和程序。
Camden Council公司的临时CIO奥米德·什拉吉(Omid Shiraji)表示,其团队里面的管理人员在认真考虑GDPR对企业组织本身以及它服务的客户来说意味着什么。什拉吉表示,关键是确保GDPR充当一种支持变革的机制,而不是另建一层官僚体系。
他说:“我想尽量减小对我们行事能力的影响。管理条例常常将安全放在首位,而不是将客户放在首位。GDPR中有些原则是我们要遵循的,但是我们也得搞清楚如何让条例有利于我们的客户。CIO及其企业组织没有多少时间来搞清楚如何充分利用GDPR。”
这个观点得到了网络安全咨询公司2-sec的首席执行官兼创始人提姆·霍尔曼的认同。他表示,CIO必须专注于数据治理和GDPR,因为这很紧迫。他说:“大数据被称为大数据是有原因的――有许多数据,所以IT领导人必须小心处理。”
“业界预测存储的数据会呈指数级增长,远超出任何人能够合理使用和保护的程度。虽然大数据的统计分析有助于企业,可帮助它们搞清楚趋势、以及接下来应该怎样,但是数据的机密性、完整性和可用性受到的任何影响都会是灾难性的。”
2、让数据成为业务战略的核心
临时CIO克里斯琴·麦克马洪(Christian McMahon)是转型专业公司three25的总经理,他表示太多的公司仍忽视了自身拥有的信息所具有的力量。他说:“我始终认为,除非你拥有工具或专长来找到大数据里面的战略性或操作性知识,否则大数据毫无用处。”
麦克马洪表示,CIO们需要鼓励所在企业采取一种不同的架构和工程方法,比如使用云来覆盖更广泛的受众,并且建立按需访问的处理能力。这种需求还促使人们需要新的、不同的技能,比如数据科学。
麦克马洪说:“对CIO们来说,好消息是,那些大胆拥抱这种方法的人会重振数据战略。这么考虑让企业显得更积极主动,此外还有助于为客户开发更有用、更诱人的产品和服务。”
当然,一些IT领导人已经在数据战略方面采取积极主动的态度,全球律师事务所Clyde & Co的CIO克里斯·怀特(Chris White)就是其中之一。他所在的律师事务所正进入到这个阶段:案例管理报告自动生成。他说:“客户可能随时过来,实时查看那些报告。”
他说:“对我们来说大数据很重要,而且对我们的业务会变得越来越重要。我们需要专注于如何使用管理信息,改善我们为客户提供的信息。我们必须考虑如何最大限度地利用自己拥有的宝贵信息,以便为我们的客户增添价值。”
3、带头搞大数据项目
金融公司第一资本(Capital One)的CIO罗布·哈丁(Rob Harding)表示,他公司得益于能够访问英国足足30人的数据科学团队。这些人才华横溢,能够帮助他的公司使用大数据,打造差异化战略性优势。哈丁强有力的领导是这种成功的关键。
他说:“对我来说大数据就是我如何帮助公司里的数据科学小组竭力发挥其才能。大数据的核心不是收集庞大的信息,实际上是构建一套机制,我们的专家们可以借助这套机制,轻松分析数据,并生成可付诸行动的洞察力。”
哈丁表示,大量的企业高管仍然担心影子IT,使用大数据时更是如此。他说:“我并不担心这个――我只知道,会有人想要完成一些事情,我需要帮助他们。作为CIO,我要做的许多工作就是,我如何为我们的数据科学家提供最好的服务,帮助他们获得成功。”
哈丁表示,该公司的许多数据科学家是专家级开发人员。这些人员可以运用可能数量众多的工具。比如第一资本公司在hadoop平台上运行一个原型,用于承销和信贷风险管理。
他说:“我们通过这项工作在上市时间方面取得了一些难以置信的进步,可以迅速处理完庞大的计算工作。”这家公司始终准备积极采用新工具,目前在探究亚马逊的Redshift产品。 哈丁在帮助数据科学家团队评估这款工具的价值。
他说:“大数据的成功就是不断倾听我们数据科学团队中工作人员的心声,了解市场概况,那样我们就能最充分地利用现有技术,并且发明我们自己的一些工具。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13