大数据落地模型

标签:大数据

访客:18608  发表于:2015-11-12 09:53:27

【导读】当企业在面对海量、实时、多源异构的大数据时,往往因为缺少平台、技术、团队和经验而束手无策

大数据落地模型

苏萌  百分点创始人、董事长
无论是互联网企业还是传统企业都在思考和探索如何“+大数据”。实践中我们观察到,转型失败的案例远远多于成功的案例。显然,当企业在面对海量、实时、多源异构的大数据时,往往因为缺少平台、技术、团队和经验而束手无策。其难度不亚于历史中任何一次企业转型。而目前的大数据技术和应用提供商中真正能够做到落地的少之又少。事实上,并非这些公司不愿意帮助企业落地大数据,而是面临的困难非常艰巨,缺乏经验或者没有可以借鉴的案例,正所谓知易而行难。

大数据落地五要素

在为众多行业和企业提供大数据技术与应用的过程中,我们总结了让大数据落地的五大要素——百思可(BASIC)模型。
第一,核心信念(Belief)。数据是企业的核心资产,也是企业最高层决策者的核心信念。未来,数据=生产资料;数据技术=生产力;数据+数据技术=核心竞争力。如果企业的最高决策者没有这样的核心理念和战略,企业的“+大数据”之路必将失败。
第二,架构设计(Architecture)。对数据价值的信念只有通过设计和调整相应的组织架构才能得以渗透和传递到企业的各个层级。数据驱动的管理和运营的思想应该充分体现在面向数据业务的组织架构中。这并不是说要把原有的组织架构完全推倒,而是需要局部的精心设计和调整。
第三,专业团队(Staff)。搭建专业的数据团队不难,但问题往往发生在团队建立以后。一个常见的错误就是把数据团队孤立起来,或者与业务完全隔离,或者仅仅让他们被动地提供数据。业务决策者往往因为不懂数据的处理过程或作用而不重视与数据团队的协作,导致数据价值无法发挥。只有让数据团队与业务团队有效沟通,主动参与和支持业务决策,才能增加整个公司的数据利用效率。
第四,基础设施(Infrastructure)。为了实现“+大数据”战略,企业需要建设从数据采集、存储和处理到分析和应用的软硬件设施。整套基础设施对人力、财力和物力的投入要求是较高的,由于技术不断地进化,需要持续的投入。无论是出于节约成本还是专业化管理,基础设施云化,交予专业的云平台公司全部或部分代管代运营,是大趋势。无论是本地化还是云端,基础设施的缺失将导致“+大数据”成为空中楼阁。而传统企业通常遇到的问题是如何快速获得数据资产和数据变现?答案很显然,临渊羡鱼不如退而结网。没有一个容器,如何能承载和存留下来水呢?
第五,机构能力(Capability)。对于传统企业而言,大数据能力是一种新的综合能力。如果只有少数的高管和数据团队能够理解和运用,它还不能成为一种机构能力;只有数据核心信念从组织架构的顶层渗透和传递到了底层、且专业的数据团队嵌入式地参与和支持了各业务团队和决策流程,机构能力才有可能形成。
百思可(BASIC)模型是一个不断循环迭代的闭环,从数据价值的核心信念出发,渗透到面向数据的组织架构设计,再细化成为嵌入式地支持各级业务决策者的数据团队,然后通过系统化的软硬件基础设施,形成数据创造额外价值的整体能力,由此形成正向激励,不断强化数据资产的核心理念。

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