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深度剖析互聯(lián)網(wǎng)“大數(shù)據(jù)”的特點(diǎn)

第二,數(shù)據(jù)類型繁多。這種類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),越來越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生給所有廠商都提出了挑戰(zhàn)。拜互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)近年來迅猛發(fā)展所賜,如今的數(shù)據(jù)類型早已不是單一的文本形式,除了網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。第三,價(jià)值密度低。價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例,一部一小時(shí)的視頻,在連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”是目前大數(shù)據(jù)洶涌背景下亟待解決的難題。第四,處理速度快。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。根據(jù)IDC的一份名為“數(shù)字宇宙”的報(bào)告,預(yù)計(jì)到2020年全球數(shù)據(jù)使用量將會達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前,處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。還記得10年之前風(fēng)靡一時(shí)的美國情景喜劇《六人行》(又名《老友記》)嗎?在這部美國NBC電視臺從1994年開播到2004年落幕的經(jīng)典之作中,6位主人公從姓名、職業(yè)到個(gè)人喜好至今都還能被粉絲們津津樂道。這部美劇中有一個(gè)頗受觀注的傳奇謎團(tuán),那就是錢德勒到底是干什么的?——雖然他解釋過很多次自己的工作,但是從來沒有人真正弄明白過他所做的那個(gè)全稱叫做“anexecutivespecializinginstatisticalanalysisanddatareconfiguration”是個(gè)什么東西。在該劇熱播的10多年前,想要跟一個(gè)陌生人講清楚這樣一個(gè)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析有關(guān)的崗位確實(shí)不是一件容易的事情,以至于到了《老友記》的最后兩季,“生不逢時(shí)”的錢德勒不得不轉(zhuǎn)行干起了廣告。不過到了今天,錢德勒們的職業(yè)卻正變得炙手可熱。如今,在數(shù)字方面拿手,對于數(shù)據(jù)分析著迷不僅不會讓一個(gè)人再成為社會的另類,相反這意味著無數(shù)條件優(yōu)厚的工作機(jī)會正在招手。根據(jù)麥肯錫旗下研究部門麥肯錫全球?qū)W會(McKinseyGlobalInstitute)2011年發(fā)布的一份報(bào)告顯示,預(yù)計(jì)美國需要14萬-19萬名擁有“深度分析”專長的工作者,以及150萬名更加精通數(shù)據(jù)的經(jīng)理人,無論是已退休人士還是已受聘人士。造成數(shù)據(jù)人才供不應(yīng)求的一個(gè)顯著的背景就是如今“大數(shù)據(jù)”的爆發(fā)正在得到從企業(yè)界到政府層面越來越多的重視。今年2月,《紐約時(shí)報(bào)》撰文稱,“大數(shù)據(jù)”正在對每個(gè)領(lǐng)域都造成影響,在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和其他領(lǐng)域中,決策行為將日益基于數(shù)據(jù)分析做出,而不是像過去更多憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺。而在公共衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)預(yù)測等領(lǐng)域,“大數(shù)據(jù)”的預(yù)見能力已經(jīng)開始嶄露頭角。一個(gè)最新的例子就是Facebook在5月18日的IPO。在5月18日之前,幾乎沒有人敢說自己有把握去預(yù)測Facebook上市當(dāng)天股價(jià)的走勢,但是Twitter卻神奇般地做到了。社交媒體監(jiān)測平臺DataSift監(jiān)測了FacebookIPO當(dāng)天Twitter上的情感傾向與Facebook股價(jià)波動(dòng)的關(guān)聯(lián)。例如,在Facebook開盤前Twitter上的情感逐漸轉(zhuǎn)向負(fù)面,25分鐘之后,F(xiàn)acebook的股價(jià)便開始下跌。而當(dāng)Twitter上的情感轉(zhuǎn)向正面時(shí),F(xiàn)acebook股價(jià)在8分鐘之后也開始了回彈。最終,當(dāng)股市接近收盤時(shí),Twitter上的情感轉(zhuǎn)向負(fù)面,10分鐘后Facebook的股價(jià)又開始下跌。最終的結(jié)論是:Twitter上每一次情感傾向的轉(zhuǎn)向都會影響Facebook股價(jià)的波動(dòng),延遲情況只有幾分鐘到20多分鐘。這僅僅只是基于社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)進(jìn)行“預(yù)見未來”的眾多案例之一,事實(shí)上“大數(shù)據(jù)”所能帶來的巨大商業(yè)價(jià)值已經(jīng)被人認(rèn)為將引領(lǐng)一場足以匹敵20世紀(jì)計(jì)算機(jī)革命的巨大變革。2012年2月,《華爾街日報(bào)》發(fā)表文章《科技變革即將引領(lǐng)新的經(jīng)濟(jì)繁榮》,文中罕見地做出大膽預(yù)見:“我們再次處于三場宏大技術(shù)變革的開端,他們可能足以匹敵20世紀(jì)的那場變革,這三場變革的震中都在美國,他們分別是大數(shù)據(jù)、智能制造和無線網(wǎng)絡(luò)革命。”《華爾街日報(bào)》的斷言并非無的放矢。在今年年初的瑞士達(dá)沃斯論壇上,一份題為《大數(shù)據(jù),大影響》(BigData,BigImpact)的報(bào)告宣稱,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類別,就像貨幣或黃金一樣。更加值得關(guān)注的則是,奧巴馬政府已經(jīng)把“大數(shù)據(jù)”上升到了國家戰(zhàn)略的層面。根據(jù)美國白宮今年3月29日新聞,奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”。希望增強(qiáng)收集海量數(shù)據(jù)、分析萃取信息的能力。上一次白宮親自參與推動(dòng)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的大手筆還是2010年希拉里提出的“國家寬帶戰(zhàn)略”,“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”也被認(rèn)為是1993年時(shí)任美國副總統(tǒng)戈?duì)栃嫉摹靶畔⒏咚俟贰庇?jì)劃后美國政府政策層面的一次“狂飆突進(jìn)”,將“大數(shù)據(jù)”上升到國家意志將在下一個(gè)10年帶來深遠(yuǎn)影響。在互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)飛速發(fā)展20年后,一個(gè)屬于“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代,真的來了。數(shù)據(jù)海洋中的商業(yè)商業(yè)的發(fā)展天生依賴數(shù)據(jù)來作出決策,但是自古至今,從未有一個(gè)時(shí)代出現(xiàn)過如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)爆炸,如今的整個(gè)商業(yè)世界,已經(jīng)變成了飄浮在數(shù)據(jù)海洋上的巨輪。全球市值最大的連鎖餐飲企業(yè)麥當(dāng)勞、零售業(yè)中的巨無霸沃爾瑪、在線零售的巨頭亞馬遜,這3家這個(gè)時(shí)代炙手可熱的企業(yè),如果說他們之間存在著什么相關(guān)性的話,會是什么呢?數(shù)據(jù)?沒錯(cuò)。麥當(dāng)勞的強(qiáng)大在于它賣的不僅僅是漢堡而是在從事一個(gè)精準(zhǔn)選址,對數(shù)據(jù)深入挖掘的“房地產(chǎn)生意”;沃爾瑪?shù)目膳略谟谄湓缭?0世紀(jì)70年代末就開始通過挖掘數(shù)據(jù)來改善自己的供應(yīng)鏈,時(shí)至今日,在其連鎖超市的表象之下早已成為一家巨大的數(shù)據(jù)公司;亞馬遜就更不用說了,貝索斯從不掩飾他對于數(shù)據(jù)中心的看重,對于這家電商巨頭來說,數(shù)據(jù)就意味著一切。以沃爾瑪為例。早在1969年沃爾瑪就開始使用計(jì)算機(jī)來跟蹤存貨,1974年就將其分銷中心與各家商場運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行庫存控制。1983年,沃爾瑪所有門店都開始采用條形碼掃描系統(tǒng)。1987年,沃爾瑪完成了公司內(nèi)部的衛(wèi)星系統(tǒng)的安裝,該系統(tǒng)使得總部,分銷中心和各個(gè)商場之間可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí),雙向的數(shù)據(jù)和聲音傳輸。采用這些在當(dāng)時(shí)還是小眾和超前的信息技術(shù)來搜集運(yùn)營數(shù)據(jù)為沃爾瑪最近20年的崛起打下了堅(jiān)實(shí)的地基。如今,沃爾瑪擁有著全世界最大的數(shù)據(jù)倉庫,在數(shù)據(jù)倉庫中存儲著沃爾瑪數(shù)千家連鎖店在65周內(nèi)每一筆銷售的詳細(xì)記錄,這使得業(yè)務(wù)人員可以通過分析購買行為更加了解他們的客戶。國外零售巨頭對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視也在近年來影響著國內(nèi)的電商企業(yè)。凡客誠品CEO陳年對《商業(yè)價(jià)值》雜志記者表示,“現(xiàn)在的凡客是一家數(shù)據(jù)公司?!?011年凡客內(nèi)部最大且最重要的一次調(diào)整就是想要實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)化和數(shù)字化的管理,為了讓任何“數(shù)字”變得可預(yù)測和可控,凡客成立了數(shù)據(jù)中心。一開始,大家對數(shù)據(jù)中心的需求就是得到一些簡單的數(shù)據(jù),比如庫存的數(shù)量。但是他們慢慢發(fā)現(xiàn),得到數(shù)據(jù)之后就會面臨一些相關(guān)的問題,如怎么配合進(jìn)貨等,于是數(shù)據(jù)中心就開始根據(jù)不同的問題,不斷尋找數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián),并最終把各種關(guān)系搭建起來。出現(xiàn)庫存周轉(zhuǎn)慢的問題怎么辦呢?數(shù)據(jù)中心就又得分析與庫存相關(guān)的數(shù)據(jù)關(guān)系。除此之外,數(shù)據(jù)中心還會去研究新產(chǎn)品的上架與新用戶增長的關(guān)系,每上線一個(gè)新品與它能夠帶來的用戶二次購買的關(guān)系等。電商行業(yè)的現(xiàn)金收入源自數(shù)據(jù),而婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模型更是根植于對數(shù)據(jù)的研究。比如,作為一家婚戀網(wǎng)站,百合網(wǎng)不僅需要經(jīng)常做一些研究報(bào)告,分析注冊用戶的年齡、地域、學(xué)歷、經(jīng)濟(jì)收入等數(shù)據(jù),即便是每名注冊用戶小小的頭像照片,這背后也大有挖掘的價(jià)值。百合網(wǎng)研究規(guī)劃部李琦曾經(jīng)對百合網(wǎng)上海量注冊用戶的頭像信息進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)那些受歡迎頭像照片不僅與照片主人的長相有關(guān),同時(shí)照片上人物的表情、臉部比例、清晰度等因素也在很大程度上決定了照片主人受歡迎的程度。例如,對于女性會員,微笑的表情、直視前方的眼神和淡淡的妝容能增加自己受歡迎的概率,而那些臉部比例占照片1/2、穿著正式、眼神直視沒有多余pose的男性則更可能成為婚戀網(wǎng)站上的寵兒。當(dāng)然,視數(shù)據(jù)為生命的不僅限于這些每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的零售和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),即便是在看上去不那么“理性”的運(yùn)動(dòng)產(chǎn)業(yè),數(shù)據(jù)依然是至關(guān)重要的寶藏。好的運(yùn)動(dòng)鞋最關(guān)鍵要做到的是什么?更好的材料?更輕便的鞋身?更酷的款式?都不是,衡量一雙運(yùn)動(dòng)鞋好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)就是在于它是否更了解消費(fèi)者的雙腳。正因如此,早在20世紀(jì)七八十年代耐克和阿迪達(dá)斯就紛紛建立了自己的運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)室,用來搜集并研究用戶的雙腳。其中最有名的就是Nike的“運(yùn)動(dòng)廚房”(NikeKitchen),Nike現(xiàn)在所有知名的技術(shù)產(chǎn)品都出自于這里。Nike近兩年十分火爆的NikeID業(yè)務(wù)就是充分挖掘數(shù)據(jù)潛力的例子。NikeID業(yè)務(wù)是允許消費(fèi)者基于耐克的一些已有產(chǎn)品進(jìn)行個(gè)性化的改造,消費(fèi)者可以在線上對產(chǎn)品進(jìn)行改造,選擇自己喜歡的顏色搭配、面料,甚至繡上自己的名字縮寫等,完成自己的設(shè)計(jì)后,Nike就能為消費(fèi)者量身打造一款獨(dú)一無二的運(yùn)動(dòng)鞋。通過NikeID業(yè)務(wù),Nike公司不僅能夠了解到用戶的喜好,同時(shí)這些寶貴的數(shù)據(jù)對于Nike將來研發(fā)新品都是非常重要的參考。從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)人類自從誕生以來就在源源不斷地創(chuàng)造著數(shù)據(jù),商業(yè)文明的發(fā)展自始至終都離不開對于數(shù)據(jù)寶藏的挖掘,在商業(yè)世界中,數(shù)據(jù)一直都不是什么新鮮的東西,但是當(dāng)海量的數(shù)據(jù)積累所造就的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來,經(jīng)濟(jì)的新的增量已經(jīng)逐漸露出了面紗。盡管數(shù)據(jù)挖掘的工作人類已經(jīng)做了幾十年,但是“大數(shù)據(jù)”與我們通常所說的“數(shù)據(jù)”還是有顯著的不同。1997年,一臺名叫“深藍(lán)”的計(jì)算機(jī)擊敗了當(dāng)時(shí)的國際象棋冠軍GarryKasparov。2011年,另一臺計(jì)算機(jī)Watson在廣受歡迎的美國電視智力競賽節(jié)目《Jeopardy!》再次戰(zhàn)勝前幾屆的冠軍。這兩件事很好地詮釋了數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)這兩個(gè)不同的商業(yè)時(shí)代。誕生于數(shù)據(jù)時(shí)代的深藍(lán),通過將象棋的游戲規(guī)則轉(zhuǎn)化為以0和1形式存在的算法,借助全新并行處理技術(shù),計(jì)算可能的走棋結(jié)果,如今,幾乎任何一臺計(jì)算機(jī)都能夠通過掃描數(shù)據(jù)庫而將結(jié)構(gòu)化查詢與答案匹配起來。而在大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的幫助下,Watson則能夠回答那些以人類說話方式提出的不可預(yù)測的問題,Watson能夠“讀取”大量人類知識載體,包括百科全書、報(bào)告、報(bào)紙、書籍等。它以分析形式評估證據(jù),假設(shè)應(yīng)答結(jié)果,并計(jì)算每種可能性的可信度。它在數(shù)秒內(nèi)提供一個(gè)最有可能正確的答案。另外,它在做這些工作時(shí),速度和準(zhǔn)確性都超過世界一流的人類對手。大數(shù)據(jù)的迅速增長及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展正在帶來全新的商業(yè)機(jī)遇。據(jù)《麻省理工學(xué)院斯隆管理評論》和IBM商業(yè)價(jià)值研究院聯(lián)合舉行的2011年新智能企業(yè)全球高管調(diào)查和研究項(xiàng)目指出,絕大多數(shù)企業(yè)都已抓住了這些機(jī)遇。2011年,58%的企業(yè)已經(jīng)將分析技術(shù)用于在市場或行業(yè)內(nèi)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢,而2010年這一比例僅為37%。值得注意的是,采用分析技術(shù)的企業(yè)持續(xù)超越同行的可能性要高兩倍。對于任何企業(yè)來說,數(shù)據(jù)都是其商業(yè)皇冠上最為耀眼奪目的那顆寶石。伴隨著傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)向縱深應(yīng)用的拓展,商業(yè)決策已經(jīng)越來越依賴于數(shù)據(jù)。然而,傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)中用以分析的數(shù)據(jù),大都是企業(yè)自身信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的運(yùn)營數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)大都是標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的。事實(shí)上,這些數(shù)據(jù)只占到了企業(yè)所能獲取的數(shù)據(jù)中很小的一部分——不到15%。通常情況下,企業(yè)的數(shù)據(jù)可以分為3種類型:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中,85%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等之中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生往往伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和傳感器等新的渠道和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和應(yīng)用。企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面,分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力,并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合。在沃爾沃集團(tuán),通過在卡車產(chǎn)品中安裝傳感器和嵌入式CPU,從剎車到中央門鎖系統(tǒng)等形形色色的車輛使用信息,正源源不斷地傳輸?shù)轿譅栁旨瘓F(tuán)總部?!皩@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不僅可以幫助我們制造更好的汽車,還可以幫助客戶們獲取更好體驗(yàn)?!蔽譅栁旨瘓F(tuán)CIORichStrader說。現(xiàn)在,這些數(shù)據(jù)正在被用來優(yōu)化生產(chǎn)流程,以提升客戶體驗(yàn)和提升安全性。將來自不同客戶的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以讓產(chǎn)品部門提早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的問題,并在這些問題發(fā)生之前提前向客戶預(yù)警。“產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面的缺陷,此前可能需要有50萬臺銷量的時(shí)候才能暴露出來,而現(xiàn)在只需要1000臺,我們就能發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷?!盧ichStrader說。在美國最大的醫(yī)藥貿(mào)易商McKesson公司,對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于大多數(shù)企業(yè),將先進(jìn)的分析能力融合到每天處理200萬個(gè)訂單的供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)中,并且監(jiān)督超過80億美元的存貨。對于在途存貨的管理,McKesson開發(fā)了一種供應(yīng)鏈模型,它根據(jù)產(chǎn)品線、運(yùn)輸費(fèi)用甚至碳排放量而提供了極為準(zhǔn)確的維護(hù)成本視圖。據(jù)公司流程改造副總裁RobertGooby說,這些詳細(xì)信息使公司能夠更加真實(shí)地了解任意時(shí)間點(diǎn)的運(yùn)營情況。Gooby解釋說:“但是,大多數(shù)模型旨在簡化物理世界,而這個(gè)模型極為復(fù)雜,并且包含我們的現(xiàn)實(shí)世界的全部數(shù)據(jù)。它允許我們量化業(yè)務(wù)運(yùn)作的根本性變化所產(chǎn)生的影響的細(xì)節(jié)。這個(gè)模型并不是一種簡化版?!盡cKesson利用先進(jìn)分析技術(shù)的另一個(gè)領(lǐng)域是對配送中心內(nèi)的物理存貨配置進(jìn)行模擬和自動(dòng)化處理。評估政策和供應(yīng)鏈變化的能力幫助公司增強(qiáng)了對客戶的響應(yīng)能力,同時(shí)減少了流動(dòng)資金??傮w來講,McKesson的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型使公司節(jié)省了超過1億美元的流動(dòng)資金。同樣對大數(shù)據(jù)情有獨(dú)鐘的,還有中國移動(dòng)集團(tuán)山西有限公司,通過大數(shù)據(jù)分析,對企業(yè)運(yùn)營的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場變化,再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人,使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場行情?!叭娅@取業(yè)務(wù)信息非常重要,有時(shí)候甚至能顛覆常規(guī)分析思路下做出的結(jié)論?!敝袊苿?dòng)集團(tuán)山西有限公司業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)部經(jīng)理王峰說。比如,一個(gè)客戶使用最新款的諾基亞手機(jī),每月準(zhǔn)時(shí)繳費(fèi)、平均一年致電客服3次,使用WEP和彩信業(yè)務(wù)。如果按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,可能這是一位客戶滿意度非常高、流失概率非常低的客戶。事實(shí)上,當(dāng)搜集了包括微博、社交網(wǎng)絡(luò)等新型來源的客戶數(shù)據(jù)之后,這位客戶的真實(shí)情況可能是這樣的:客戶在國外購買的這款手機(jī),手機(jī)中的部分功能在國內(nèi)無法使用,在某個(gè)固定地點(diǎn)手機(jī)經(jīng)常斷線,彩信無法使用——他的使用體驗(yàn)極差,正在面臨流失風(fēng)險(xiǎn)。“我們正在打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的邊界,更加注重社交媒體等新型數(shù)據(jù)來源。通過各種渠道獲取盡可能多的客戶反饋信息,并從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多的價(jià)值?!蓖醴逭f。社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)信息化在最近這幾年中都得到了迅猛的發(fā)展,不斷產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)將越來越影響企業(yè)從戰(zhàn)術(shù)到戰(zhàn)略制定的各個(gè)方面,這是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),當(dāng)然更是機(jī)遇,因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)的背后,將是IT廠商跨越到商業(yè)智能的絕佳機(jī)會。IBM當(dāng)年之所以完成從PC廠商開始向商業(yè)智能服務(wù)商的成功轉(zhuǎn)型,一個(gè)重要的原因就是其較早預(yù)見到了大數(shù)據(jù)的商業(yè)機(jī)遇并果斷布局??v觀IBM近5年10億美元以上級別的大手筆收購多與如何有效處理大數(shù)據(jù)有關(guān)。2007年,IBM花費(fèi)20億美元收購了商務(wù)智能軟件供應(yīng)商Congnos;2009年7月,IBM斥資12億美元收購SPSS軟件,這是一家集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身的統(tǒng)計(jì)分析軟件;2010年9月,IBM以17億美元的代價(jià)將數(shù)據(jù)庫分析供應(yīng)商N(yùn)etezza收之麾下——自2005年以來,IBM投資160億美元進(jìn)行了30次與大數(shù)據(jù)有關(guān)的收購。這一系列布局,為IBM業(yè)績帶來了穩(wěn)定高速的增長。2012年,IBM股價(jià)突破200美元大關(guān),累計(jì)漲幅超過9%,3年之內(nèi)股價(jià)翻了3倍。同樣在搶占大數(shù)據(jù)蛋糕份額時(shí)占據(jù)先機(jī)的還有甲骨文。面對越來越多的海量數(shù)據(jù)所帶來的商業(yè)潛力,甲骨文的策略是在2011年的OpenWorld大會上推出了Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)和Exalytics商務(wù)智能服務(wù)器,構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)平臺解決方案。除此之外,早在2008年,甲骨文就花費(fèi)33億美元收購商業(yè)智能解決方案提供商海波龍(Hyperion),2009年以74億美元巨資鯨吞另一家IT巨頭SUN公司。而在大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的領(lǐng)域中,SAP也不甘人后。2011年SAP推出了HANA平臺以應(yīng)對大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的挑戰(zhàn)。和IBM、甲骨文這些對手一樣,SAP也一直沒有停止通過大手筆的收購在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域進(jìn)行戰(zhàn)略布局。2007年,SAP花費(fèi)68億美元收購全球商業(yè)智能軟件霸主BusinessObject,2010年5月,SAP以58億美元的代價(jià)并購數(shù)據(jù)庫廠商Sybase。圍繞著大數(shù)據(jù)的這些大手筆的戰(zhàn)略布局也讓SAP收到了回報(bào),2011年,SAP全年利潤翻番,達(dá)到34億歐元,造就了該公司40年歷史上最好的業(yè)績。此外,EMC、Informatica、Taredata等公司,也都是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域不可忽略的勢力。正在異化的核心競爭力大數(shù)據(jù)時(shí)代,一些傳統(tǒng)的商業(yè)思想正在被顛覆。這其中最為重要的,就是必須將數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心資產(chǎn)。在進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代之前的漫長的商業(yè)社會進(jìn)化過程中,企業(yè)脫離于人才而單獨(dú)存在的智商基本是零,也正因?yàn)槿绱?,人才變得異常重要,并一度被視為企業(yè)的核心競爭力——一方面,企業(yè)的智商被分布存儲在這些人才的大腦中;另一方面,企業(yè)需要借助人才的商業(yè)智商,提升自身的企業(yè)智商。一定程度上,企業(yè)智商的高低,完全取決于人才的商業(yè)智商。與此同時(shí),由于企業(yè)智商被分布存儲于人才的大腦中,信息的分享與價(jià)值挖掘受到極大制約,很難完全發(fā)揮。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,人才固然重要,卻并非企業(yè)智商最重要的載體——數(shù)據(jù)才是企業(yè)智商真正的核心載體。這些能夠被企業(yè)隨時(shí)獲取的數(shù)據(jù),可以幫助和指導(dǎo)企業(yè)全業(yè)務(wù)流程的任何一個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效運(yùn)營和優(yōu)化,并幫助企業(yè)做出最明智的決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)智商,才是真正被企業(yè)全部掌控的智商,而這一切的基礎(chǔ)就是形形色色的數(shù)據(jù)。IDC在其關(guān)于大數(shù)據(jù)的報(bào)告中指出,領(lǐng)軍企業(yè)與其他企業(yè)之間最大的差別在于新數(shù)據(jù)類型的引入。那些沒有引入新的分析技術(shù)和新的數(shù)據(jù)類型的企業(yè),不太可能成為其行業(yè)的領(lǐng)軍者。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,商業(yè)世界就如同飄浮在數(shù)據(jù)海洋上的巨輪,作為商業(yè)世界中的個(gè)體,企業(yè)要想做到游刃有余就必須如熟悉水性一般熟悉和用好海量的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)在重新定義企業(yè)智商的同時(shí),對企業(yè)核心資產(chǎn)也進(jìn)行了重塑。在過去,衡量企業(yè)最重要的資產(chǎn)無外乎土地、流動(dòng)資金和人才等幾個(gè)要素,如今,數(shù)據(jù)作為企業(yè)一項(xiàng)更加重要的資產(chǎn)將直接關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?。在完成對企業(yè)智商和核心資產(chǎn)的重塑之后,數(shù)據(jù)資產(chǎn)正在當(dāng)仁不讓地成為現(xiàn)代商業(yè)社會的核心競爭力。與其他行業(yè)相比,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)提早感受到了大數(shù)據(jù)對商業(yè)帶來的深切變化。當(dāng)很多企業(yè)還在因?yàn)榇髷?shù)據(jù)對商業(yè)世界的變革無所適從時(shí),一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)完成了核心競爭力的重新定義,正在這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)身上發(fā)生的變化,一定程度上恰恰是其他企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的未來。“5年前我們就建立了大數(shù)據(jù)分析平臺。在這個(gè)平臺上,可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,通過分析促進(jìn)eBay的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和利潤增長。”eBay分析平臺高級總監(jiān)OliverRatzesberger告訴《商業(yè)價(jià)值》記者?,F(xiàn)在,eBay的分析平臺每天處理的數(shù)據(jù)量高達(dá)100PB,超過了納斯達(dá)克交易所每天的數(shù)據(jù)處理量。為了準(zhǔn)確分析用戶的購物行為,eBay定義了超過500種類型的數(shù)據(jù),對顧客的行為進(jìn)行跟蹤分析。在早期,eBay網(wǎng)頁上的每一個(gè)功能的更改,通常由對該功能非常了解的產(chǎn)品經(jīng)理決定,判斷的依據(jù)主要是產(chǎn)品經(jīng)理的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。而通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析,網(wǎng)頁上任何功能的修改都交由用戶去決定。“每當(dāng)有一個(gè)不錯(cuò)的創(chuàng)意或者點(diǎn)子,我們都會在網(wǎng)站上選定一定范圍的用戶進(jìn)行測試。通過對這些用戶的行為分析,來看這個(gè)創(chuàng)意是否帶來了預(yù)期的效果?!監(jiān)liverRatzesberger說。更顯著的變化反應(yīng)在廣告費(fèi)上。eBay對互聯(lián)網(wǎng)廣告的投入一直很大,通過購買一些網(wǎng)頁搜索的關(guān)鍵字,將潛在客戶引入eBay網(wǎng)站。為了對這些關(guān)鍵字廣告的投入產(chǎn)出進(jìn)行衡量,eBay建立了一個(gè)完全封閉式的優(yōu)化系統(tǒng)。通過這個(gè)系統(tǒng),可以精確計(jì)算出每一個(gè)關(guān)鍵字為eBay帶來的投資回報(bào)。通過對廣告投放的優(yōu)化,自2007年以來,eBay產(chǎn)品銷售的廣告費(fèi)降低了99%,頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。另一家電子商務(wù)巨頭亞馬遜也提早進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代,亞馬遜CTOWernerVogels在Cebit上關(guān)于大數(shù)據(jù)的演講,向與會者描述了亞馬遜在大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)藍(lán)圖。長期以來,亞馬遜一直通過大數(shù)據(jù)分析,嘗試定位客戶和和獲取客戶反饋。“在此過程中,你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)越大,結(jié)果越好。為什么有的企業(yè)在商業(yè)上不斷犯錯(cuò)?那是因?yàn)樗麄儧]有足夠的數(shù)據(jù)對運(yùn)營和決策提供支持?!盫ogels說,“一旦進(jìn)入大數(shù)據(jù)的世界,企業(yè)的手中將握有無限可能?!眹鹱C券在其發(fā)布的大數(shù)據(jù)系列報(bào)告中提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)用軟件互聯(lián)網(wǎng)化,行業(yè)應(yīng)用垂直整

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