
企业发展大数据分析策略的五个建议
这项题为《现实世界大数据使用情况分析》的研究是基于IBM公司在去年年中针对95个国家的26个行业的1144位大数据领域的专业人士进行的调查研究得出的。
调查所发现的第一件事是,对许多人来说,大数据这一术语长期处于混乱状态,甚至是令人困惑的,主要是因为大数据被这么多不同的IT领域所采用造成的。在调查的受访者中,大数据这一术语被用来描述各种不同的东西,包括:大量的数据、社交媒体分析、高级数据管理功能等等等等。
然而,该项调研也表明一些创业型企业已经开始利用大数据取得突破性的业务成果。
虽然定义大数据分析的方法很多,IBM的这项调研对于大数据分析的定义则为从现有的和新的信息,以及可用的内部源提取新见解的能力。它也指用于提取技术。
虽然这项研究调查了大数据的许多不同的方面,如大数据的四个要素:大批量、多品种、速度和准确性。其也提出了五大主要建议,帮助企业发展他们的大数据战略,以便能够使得企业数据实现大数据商业价值的最大化。这些建议包括:
1、以顾客为中心的结果
这绝对是必要的,研究指出,企业集中大数据战略的努力,将提供最大业务价值。对于大多数人来说,这意味着启动一个客户分析策略,以便为客户提供更好的服务,这反过来又帮助企业能够更好的留住客户。
虽然这似乎是显而易见的,做这项工作的困难也在逐年增加,毕竟个人数字化数据与日俱增,客户也有能够更好的了解他们的选择。
其结果是,企业需要了解他们的客户作为一个个的个体,同时需要投资于新技术和先进的分析方法帮助他们做到这一点。
在这里,最终的目标不仅是要了解客户,而且要在某种程度上与客户进行及时有效的联系,保持他们的知情权或通知他们其他相关事宜。从这方面来说,大数据分析在帮助企业与客户建立这样的关系方面的重要性越发显得重要了。
2、发展企业的整体大数据战略
您企业的大数据战略蓝图必须覆盖企业的整体愿景,其战略和要求不是基于某一个部门,而是针对整个企业为基础制定的。这将使得您的大数据发展战略是全体企业的一个共同创造,企业必须广泛了解各部门的需求,通过使用大数据来提高业务目标。
这样企业才能够识别关键的业务挑战,以及如何克服这些挑战,根据业务流程的要求,定义大数据战略将被使用。以及根据企业的体系结构、数据工具需要,使蓝图变成现实。
同时,大数据战略蓝图还为企业提供了指导,企业可通过大数据战略的制定,实施的切实可行的办法来发展各部门的业务。
3、从企业已经可用的数据开始着手
为了实现大数据战略的短期效果,企业需要充分了解他们最初能达到的目标。对于那些已经实施了一个成功的策略,并且已经实现了商业价值的企业来说,最容易获得的是充分利用企业已经掌握的数据信息。
这样做,不仅使企业容易获得已有的数据信息,而且还包括相关的技能和软件。这带来了直接的利益,因为他们的业务扩展到了大数据分析功能,包括更复杂的信息来源和类型的信息。
最成功的策略已经开始分析现有的信息库,而且还开始扩展数据仓库处理大量的信息,预测未来的形式。
4、确定业务优先级,并在其上建立发展战略
随着市场的成熟,企业正在被迫选择越来越多的分析工具。同时,他们需要在同一时间处理美国和欧洲分析能力严重短缺的问题。
大数据战略的成功取决于找到一个合适的解决问题的办法,目前,IBM已经在美国和加拿大的部分高校设立了专门的分析研究机构。
但就目前而言,企业将不得不适应市场。这意味他们必须在相关工具和技能方面进行投资。研究表明,作为这一过程的一部分,新的职业生涯模式将兴起,平衡市场上对于相关IT技能分析人才的需求。
对于那些已经有能力在企业内部采用相关技术的企业来说,他们必须注重专业发展方向,制定明确的职业晋级制度;目前在这些人才方面的投资应该是主管的首要任务。
5、制定可衡量成果的商业案例
制定一个可行的大数据发展策略,并确保企业决策者有持续的兴趣和投资,企业需要确保持续投资是基于可量化的业务成果。换句话说,企业领导者需要能够看到实施大数据发展战略的优点。
企业要做到这一点,必须确保有一个或多个高层领导积极参与和赞助大数据发展战略。同样至关重要的是业务和IT部门之间的密切合作。确保各部门对于大数据分析的所有投资的商业价值的正确理解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29