你造嗎?這才是大數(shù)據(jù)項目成功的七大秘密

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作者:Nicole Laskowski

2015-01-29 13:38:30

摘自:TechTarget中國

“這意味著從一個你認(rèn)為可以提高業(yè)務(wù)績效的領(lǐng)域著手,從一個你認(rèn)為分析更多數(shù)據(jù)可以獲得更多信息的領(lǐng)域著手,” Institute的Morison說?!?比如,零售商,分析監(jiān)控錄像數(shù)據(jù)“來了解商店內(nèi)的客流量

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)項目的成功有哪些法寶?又有哪些陷阱會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)項目的失敗?本文中的三位專家將對此進(jìn)行詳解。(了解更多大數(shù)據(jù)知識,歡迎訪問”大數(shù)據(jù)時代訪”)

如今,許多企業(yè)都理解了大數(shù)據(jù)的構(gòu)成,但是要取得大數(shù)據(jù)項目的成功則是另一回事。Gartner公司的分析師,Doug Laney。 Forrester公司分析師Mike Gualtieri。International Institute for Analytics的高級研究學(xué)者,Robert Morison 都是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家,他們對于企業(yè)如何使用大數(shù)據(jù)有著獨特的視角。 以下是他們認(rèn)為可以幫助大數(shù)據(jù)項目成功的因素 ,以及那些可能會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)項目失敗的原因。

從小項目開始

CIO們以前也聽到過這個建議,但從小項目開始到底意味著什么? “這意味著從一個你認(rèn)為可以提高業(yè)務(wù)績效的領(lǐng)域著手,從一個你認(rèn)為分析更多數(shù)據(jù)可以獲得更多信息的領(lǐng)域著手,” Institute的Morison說。

他舉了一個制藥企業(yè)的案例,這家企業(yè)想把它的產(chǎn)品收率提高1%到2%。使用傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具, 它可以分析一定數(shù)量的生產(chǎn)歷史,從而發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)流程中可以進(jìn)行調(diào)整的部分。然后,企業(yè)想知道,如果分析更多的數(shù)據(jù),是否可以幫助確定生產(chǎn)表現(xiàn)的真正推動力。隨后,采用Hadoop相關(guān)的開源技術(shù),該企業(yè)在一周內(nèi)分析了過去三年的生產(chǎn)歷史。

“很快,他們開始開發(fā)各種變量組合的熱點地圖——在這個案例中,壓力,溫度,攪拌和速率這些參數(shù),都可以帶來更高的產(chǎn)品收率,” Morison說。“因此,在幾個月的時間內(nèi),他們從分析更多數(shù)據(jù)能帶來什么成果,發(fā)展到在制造工廠開展實驗,從而獲得產(chǎn)量的提高。 ”

不斷試驗

是時候CIO們和業(yè)務(wù)主管從傳統(tǒng)的消費(fèi),目標(biāo)導(dǎo)向的IT項目管理風(fēng)格中脫離出來了, Morison說。取而代之的,鼓勵試驗項目和創(chuàng)造性思維。在之前提到的制藥企業(yè)案例中,“目標(biāo)就是一邊進(jìn)行試驗,一邊進(jìn)步和學(xué)習(xí),”他說。“這一案例中真正有價值的是,一旦他們開始這樣做,每一批新的產(chǎn)品,就成為了數(shù)據(jù)庫的一部分。 他們擁有了一個持續(xù)的反饋回路。這個試驗使業(yè)務(wù)表現(xiàn)越來越好。”

Gartner的Laney認(rèn)為試驗應(yīng)該包括 “那些看似并不自然相關(guān)的數(shù)據(jù)源集成在一起。” 比如,零售商,分析監(jiān)控錄像數(shù)據(jù)“來了解商店內(nèi)的客流量,”讓他們有機(jī)會確定購物習(xí)慣和購物模式,他說。

采用Hadoop技術(shù)

大數(shù)據(jù)不是只有Hadoop技術(shù),“但Hadoop是一個很大的催化劑”,因為它既廉價,又容易獲取, Forrester的Gualtieri說。 許多獲得大數(shù)據(jù)項目成功的企業(yè),都或多或少以Hadoop技術(shù)為背景。“采用Hadoop。把它作為你的數(shù)據(jù)試驗平臺,因為你可以在相對成本更高效的情況下,整合所有數(shù)據(jù), ”他說。

點亮“暗數(shù)據(jù)”

Laney把企業(yè)內(nèi)存儲后就再沒有使用過的數(shù)據(jù)稱為 “暗數(shù)據(jù),”他鼓勵CIO們考慮這些數(shù)據(jù)的價值。一些企業(yè)已經(jīng)開始這樣做了。比如,保險公司,使用文本挖掘工具分析以往的理賠報告,來更好地理解保險行業(yè)的欺詐行為或發(fā)展趨勢,Laney說。

此外,讓暗數(shù)據(jù)重見天日可能帶來新的,有價值的收入來源。Dollar General公司通過和客戶分享消費(fèi)包裝商品信息來支付他們的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫費(fèi)用, Laney說。軟件即服務(wù)供應(yīng)商Clothes Horse, 是一家新創(chuàng)立的,幫助在線購物者決定衣服是否合身的企業(yè),它分析顧客數(shù)據(jù)來幫助零售商更好的了解顧客的偏好。更多新平臺也不斷出現(xiàn),幫助分發(fā),并銷售各類供應(yīng)商的數(shù)據(jù),Laney說,包括: Microsoft;ProgrammableWeb,2013年被MuleSoft收購;Data Market,去年秋天被QlikTech收購;還有qDatum,一家總部位于德國的創(chuàng)業(yè)公司。

不要跟隨R語言熱潮

雖然開源編程語言R通常與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)聯(lián),CIO們不需要雇傭熟悉R語言的數(shù)據(jù)科學(xué)家來開始一個高級分析項目?,F(xiàn)成的軟件對于企業(yè)已經(jīng)足夠。 Gualtieri認(rèn)為,正如CIO們不會讓Java開發(fā)人員對商業(yè)智能報告進(jìn)行編程一樣,這同樣適用于高級分析項目。 Alpine Data Labs,Alteryx,SAS,RapidMiner和KNIME的工具足夠成熟,來完成80%的預(yù)測分析工作,而不必從頭開始創(chuàng)建一切,他說。

不要僅是報告數(shù)據(jù)

超越傳統(tǒng)的分析方法,使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的企業(yè)具有巨大優(yōu)勢。“這已經(jīng)遠(yuǎn)不是餅圖和柱狀圖了,”Gartner的Laney說。 “將數(shù)據(jù)集成到業(yè)務(wù)流程中,而不只是報告數(shù)據(jù)。”Gualtieri同時認(rèn)為高級分析項目是一個優(yōu)勢。 “你能在繼續(xù)傳統(tǒng)報告的同時,使用大數(shù)據(jù)做出更好的報告嗎?但是這并沒有帶來很多不同。 真正的競爭優(yōu)勢是當(dāng)你使用那些數(shù)據(jù),創(chuàng)建預(yù)測模型,”他說。遺憾的是,缺乏這樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家,Gualtieri說超越傳統(tǒng)分析的想象力非常稀缺。

不要認(rèn)為分析一定會被采納

Morison認(rèn)為分析項目失敗的其中一個原因是 “相當(dāng)不錯的分析項目完成后,但沒有被采用。”與業(yè)務(wù)部門密切合作,可以避免這類問題,他說,最近與幾位首席分析師的談話中,他得出這樣的經(jīng)驗: “如果沒有業(yè)務(wù)合作伙伴在過程中的支持,他們是不會開始項目的,即使這個項目很值得進(jìn)行。”

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