
大数据如何从信息爆炸中获取价值
随着企业和政府机构试图在日益激烈的竞争中改进服务并获得业务优势,大数据的急剧增长给他们带来了严峻的挑战。
无论您身处哪个行业,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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-092025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27