不懂大數據的5大原則、3大忌諱?當心金礦變災害一場!

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不懂大數據的5大原則、3大忌諱?謹慎金礦變災難一場!

by: 李欣宜
from: 數位時期




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大數據知易行難,你或許已經知道大數據可以做什麼了,也對3V倒背如流了(Volume、Velocity、Variety),但就是不知道要怎麼締造出第四個V(價值)。在你開啟大數據專案之前,不如先看看專家們提出的5大原則、3大禁忌。

「如果你本來就認為數據有大用,那剩下的就是手藝問題;如果你本來就認為數據無大用,那剩下的都是問題。」精誠集團Etu負責人蔣居裕說。這番話揭露的正是許多大數據專案成敗的關鍵:企業主心態問題。很多企業之所以想要做大數據,常常只是因為大數據很熱點,人人高喊大數據,就想著萬萬不能掉隊。卻不知若企業主自己沒有捉住大數據的精華,也就是用數據解決營業問題,帶來本色效益,大數據專案只是一場災害而已。

原則一:相信數據決議計劃

蔣居裕指出,大數據專案實際上是披著科技皮的企業管理議題,善用數據解決問題,找到商機的人,可以藉此改變企業的DNA。在入手下手用大數據前,最環節的一件事就是掌管企業的人要先對大數據有正確認知。大數據不是鐵口直斷,也不是神話,它就是一種新東西和思惟,用對了,大數據可能幫助企業發現以往不曾注重的商機,匡助企業提升競爭力;若用錯了,大數據就像是個無止盡的錢坑,投資大筆金額卻沒有成效。因此貫串所有大數據策略的關鍵第一步,就是企業主需對大數據有正確認知。

IBM軟體事業處總經理賈景光就說:「良多主管覺得他們自己比什麼大數據都厲害,這不是差池,但他沒有凝聽數據的意義,這個思惟需要改變。你要相信資料,也要相信本身,數據可以晉升決策的準確度。」在改變思惟以後,再來談如何主導大數據專案和若何避免失敗,方能事半功倍。

原則二:問對問題,事情解決一半

有了企業主的撐持,接下來要遵照的第二個原則就是:企業現在有什麼迫切需要解決的問題?這個問題若解決了,可以帶來多大的效益?良多企業對於大數據沒什麼想法,以為只要導入大數據就宛如神功護體,勢如破竹,卻疏忽很多時候,有些問題搞不好底子不需要用大數據解決。

商業分析軟體大廠賽仕電腦(SAS)副總經理高芬蒂就經常碰到,想要導入大數據的客戶,來問她要怎麼起頭大數據,但企業主自己卻完全沒有想法,只想要複製其他成功者的模式,廉價行事。企業要解決什麼問題,會關係到後續的數據蒐集策略、剖析體例和數據量,是以問對問題,大數據專案就先成功了一半。

IDC軟體暨辦事市場闡明師蔡宜秀示意,企業最常碰到的大數據問題是確認需求。前兩年企業在導入大數據專案的時刻照舊在認知階段,良多企業主常常太形而上、太泛泛。企業主應當要聚焦需求,先獲得一個具體的成效,再來做比較高階的整體決議計劃。

原則三:清點企業內部數據成熟度

問對問題之後,接著企業應起頭檢視本身手邊握有多少「黃金」?有多少數據可以用?泛泛有蒐集數據的管道和習慣嗎?不同部門之間的數據可以相容嗎?如果此刻數據不夠用,要怎麼獲得新的數據?而且分歧產業蒐集數據的策略和目標也都不盡溝通。

中研院資科研究所研究員、同時也擔負企業大數據專案參謀的陳昇瑋就發現,許多企業一入手下手要做資料闡明時,會發現資料到處狼藉沒法相容,不同事業體之間的資料沒有法子互通。有的部分為了要調閱另一個部門的資料,全部過程竟然花了兩年才獲得授權,是以企業開始大數據專案後,一定要先解決企業內部的數據問題,才有辦法進展到闡發階段。

另一方面,企業蒐集的數據種類是否夠多元也十分重要,不管是社群網站資料、機械資料、手機資料仍是開放資料,都可能成為接濟企業發現新商機的推手。這不只是蒐集與否的問題,還牽涉到若何「養」數據的問題。例如澳洲西甯靖洋銀行藉由在社群網站上締造話題,獲得消費者社群資訊,深度解析消費者行為;又或是美國7-Eleven用手機App,獲得消費者的地址和消費資訊,這些數據蒐集策略都是精心謀劃事後的功效。

原則四:成立高層級資料團隊

當大數據已成為企業決策的主要根據,大數據就已不是單純的IT專案了,而是公司的焦點計謀,因此若企業已決議要做大數據,設立層級夠高的大數據兼顧單位是必須的。

賈景光就調查到,3年前企業把大數據團隊放在技術部門,近年來大師開始把大數據團隊轉移到總經理辦公室,這意味著企業越來越正視大數據。並且發現若貧乏專門的大數據單元,統整資料時會遭受很多麻煩。

原則五:跨部分合作,其利斷金

成立專門的大數據單元還不夠,大數據是解決貿易問題的東西之一,只有技術人員卻沒有其他部分的介入,大數據專案要成功是凶多吉少。Teradata技術長寶立明指出,那些最成功的大數據專案,都是由技術部分和商業部門協作而成的,只有技術人員是不成能成功的。但同樣的,只有業務部門也不會成功,他們必需在一起才能創造價值。

遠傳電信兩年前成立的大數據智慧部,打從一起頭就系統性地去跟其他部分互動,自動扣問每個單元是不是需要什麼數據,齊心合力發掘數據的價值。台灣衡宇的大數據專案團隊也由分歧部分的人員配合構成,從手藝、行銷、客服和業務都介入此中,其利斷金。

禁忌一:只想複製成功案例

「良多台灣企業對大數據仍是在觀望,看到5個成功案例,最好還有第10個,而且最好是跟本身統一產業的,他們才敢去做。」陳昇瑋說。創新需要創意和失敗,大數據不是一個創新的東西,卻可能幫助企業找到創新的模式,但這需要時間和不竭嘗試。每個產業使用大數據的方針分歧,前提也不盡溝通,即便是同一個產業,由於改觀身分太多,就算直接套用模式,也不見得能夠劃一成功。

忌諱二:操之過急,想要一步登天

另外一個很多企業犯下的大忌,是以為大數據專案可以立竿見影,用了馬上有成效,其實否則。賈景光以IBM為例,IBM從10年前就開始做大數據,但一直等到第3年才有較著成效出現,「大數據是個長期投資,必須邊做邊學,延續演進,它應該是企業的DNA,而非曇花一現。」

禁忌三:盲目追求手藝

很多企業以為大數據就是要砸錢架設Hadoop、MapReduce等根本扶植,其實因人而異,只埋頭搞手藝,最後做出來的器械沒有貿易價值也是枉然。高芬蒂指出,不管企業範圍巨細,分歧數據問題就用分歧對象去解決,過度重視手藝但沒有商業思惟,那這個大數據專案對企業運作來說是無感的。

台長: planner

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文章將於2015年9月30日09:00 po出
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