只用大数据是不够的了

标签:大数据商业价值分析数据驱动

访客:18640  发表于:2016-02-18 10:20:13

大数据快速被财富1000强公司所使用已成为既定事实,这是过去四年对大数据实践调查得出的结论。

该调查集合了众多人士的观点,包括规模小但有影响力的集团高管中的首席信息官、首席数据官,以及财富1000强企业的高级经理人和技术领导人员。

只用大数据是不够的了

现在社会上的一些关键产业领域可以作为代表,比如金融服务行业,数据丰富,并且数据投资巨大,又比如生命科学行业,其数据使用正迅速蔓延。

其中得出的调查结果:

i. 其中63%的公司称其在2015年使用了大数据生产,只比2012年增加了5%

ii. 其中63%的公司预计到2017年在大数据投资上将超过1000万美元,比2012年增加了24%

iii. 54%的公司表示已经任命了首席数据官,比2012年增加了12%

iv. 70%的公司报告显示称大数据对于其公司运转至关重要,比2012年增加了21%

v. 在投资规模的顶端,27%的公司表示到2017年在大数据投资上将超过5000万美元,比2015年的投资数额还增加了5%

四年前,企业和高管们都没意识到大数据所能带来的机会以及影响。

当许多高管不怎么待见这个术语时,有些人却是大数据虔诚的“信徒”,认为数据驱动分析可以改变公司决策的制定。如今,我们已经达到了一种新的契合点:大数据作为一种新的企业标准出现,并迅速发展蔓延开来。

当互联网刚流行时,我们迫不及待的要去连接登陆万维网,如今上网已经成了一件再普通不过的事了。我们现在正进入大数据逐步成熟的阶段。

那么,高管们该如何实现大数据投资的价值呢?

制定正确的度量。

当财富1000强中的大部分公司宣称其实施大数据的能力时,一些公司已经表明他们将如何从这些大量投资中得到商业价值。

当我与高管们讨论这个问题时,他们经常会指出,高度发展度量的缺失是因为大数据实现的功能相对还不够成熟,以及大数据起源的组织赞助的功能和目前报道的不够完善。对首席经济官提供权威数据报告的机构,很可能起初就发明了准确的财政衡量方法。

另一个测试大数据计划有效性的问题已变成预计成本和分红的难题。

大数据给企业带来的快捷方便被大家称赞,因为其在迭代过程中也能加载数据、确定关系和模式、并加载更多高度指示性的数据。通过这种方法,企业可以在试验和错误中学习一些对企业自身发展有用的经验。这就给早期测量带来了挑战,因为大多数企业开始都会在大数据环境下不断地犯错并纠正以适应其真正的需求。由于不成熟的流程和效率的低下,时间和精力的初始投资有时会大于预期。

识别创新的机会。

创新仍然是大数据的承诺源。创新的速度和灵活性使得其自身去探索,譬如生命科学研发和金融服务行业的目标市场营销活动。大数据的成功故事,使得创新在这一阶段保持相对较少。到目前为止,大多数大数据成就都包含节约经营成本或者允许允许更大的和更多样化的数据采集分析。

比如,金融公司已经可以通过处理客户七年的信用交易来提高信用风险,并用一年的时间来加强信贷能力,以获得更大的信用精度和更低的信用风险。

然而,这些仍然是后台业务,他们没有改变客户体验或者破坏传统的商业方式。一些前瞻性的金融服务公司已经承诺资助建立大数据实验室及大数据中心,在这些类似的投资中,行业内的一些公司将从中受益。但是,光提供资金是不够的,大数据的创新还需要勇气和想象力。

做好文化和商业变化的准备。

虽然一些大公司已经投资了优化现有的基础设施以匹配其速度和大数据提供的成本效益,但是新的工具和方法正在替代整个数据系统。新一代数据专业正在兴起。利用统计技术和类似于Hadoop和R语言,这个专业已经成长成熟。

随着他们进入到更广阔的天地,数据管理和分析的传统方法将会被这些新技术淘汰。

大概两年前,我开始为财富1000强公司做数据和分析策略方面的工作,当时我认为这项工作95%需要技术支持。而现实正好相反。大多数公司面临的大数据的挑战都与人有关,而非技术。所以说,公司必须从长远考虑,企业若不改变文化,将不可能成功利用大数据。

来源:Harvard Business Review

作者:Randy Bean

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