京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09