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大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
在這篇文章中,我們將簡(jiǎn)單的說(shuō)明每個(gè)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)過(guò)降低營(yíng)運(yùn)成本創(chuàng)造新的收入來(lái)源,每一項(xiàng)都會(huì)增加了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

事實(shí)上我們不斷的強(qiáng)調(diào):數(shù)據(jù)分析不僅是個(gè)人的技能,更是企業(yè)組織的技能企業(yè)招募人才之后,其實(shí)關(guān)鍵在于團(tuán)隊(duì)如何將數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)掘出來(lái),而不是在乎“你”一個(gè)人的能力有多強(qiáng),誕生“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的企業(yè)”的首要關(guān)鍵就在此處個(gè)人技能很重要,可是大家都知道,有經(jīng)驗(yàn)的經(jīng)理人所在關(guān)心的是:的團(tuán)隊(duì)能力。

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有了足夠的團(tuán)隊(duì)能力,才有機(jī)會(huì)進(jìn)行所謂的“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。這一切,其實(shí)都是需要按部就班的達(dá)成,而不是說(shuō)花錢(qián)招募了專(zhuān)家,就可以做到的。尤其是人工智能很夯的今天!依據(jù)陳升瑋先生的說(shuō)法:不可以越級(jí)打怪。

過(guò)去十年中,大數(shù)據(jù)來(lái)自業(yè)務(wù)需求和技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)合許多以大數(shù)據(jù)為核心戰(zhàn)略的公司在21世紀(jì)初就已經(jīng)非常成功著名的例子包括蘋(píng)果,亞馬遜,臉譜和Netflix的。

許多業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的因素是它們成功的核心,并 解釋了為什么大數(shù)據(jù)迅速成為業(yè)界最令人垂涎​​的話題之一。可以確定的六個(gè)主要業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素:

  • 數(shù)字化社會(huì)的來(lái)臨
  • 技術(shù)成本急劇下降;
  • 經(jīng)過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)連接;
  • 增加對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的了解;
  • 社交媒體應(yīng)用;
  • 即將推出的物聯(lián)網(wǎng)(IOT)。

在這篇文章中,我們將簡(jiǎn)單的說(shuō)明每個(gè)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)過(guò)降低營(yíng)運(yùn)成本創(chuàng)造新的收入來(lái)源,每一項(xiàng)都會(huì)增加了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

1. 數(shù)字化社會(huì)的來(lái)臨

大數(shù)據(jù)主要是消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)和消費(fèi)者導(dǎo)向。世界上大多數(shù)數(shù)據(jù)都是由消費(fèi)者產(chǎn)生的,他們現(xiàn)在都是“永遠(yuǎn)在在線”。大多數(shù)人現(xiàn)在每天花費(fèi)4到6個(gè)小時(shí),并利用各種設(shè)備和(社交)應(yīng)用軟件產(chǎn)生數(shù)據(jù)。每次點(diǎn)擊,滑動(dòng)或發(fā)消息,都會(huì)在世界各地的數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。因?yàn)楝F(xiàn)在每個(gè)人的口袋里都裝有智能手機(jī),所以數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)量已經(jīng)是難以理解了。一些研究估計(jì),60%的數(shù)據(jù)是在過(guò)去兩年內(nèi)產(chǎn)生的,這很好地表明了數(shù)字化社會(huì)發(fā)生的速度

2. 技術(shù)成本直線下降

與收集和處理大量不同(各種各類(lèi))數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)變得越來(lái)越便宜。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理器的成本不斷下降,使小型企業(yè)和個(gè)人能夠參與大數(shù)據(jù)的各種分析與解析活動(dòng)。對(duì)于儲(chǔ)存設(shè)備的容量,經(jīng)常引用的摩爾定律仍然認(rèn)為儲(chǔ)存密度(因此容量)是每?jī)赡攴环?。技術(shù)成本的暴跌已經(jīng)不在話下 。

除了儲(chǔ)存成本的急劇下降之外,大數(shù)據(jù)之所以可以讓人類(lèi)承受且應(yīng)用的第二個(gè)關(guān)鍵因素是開(kāi)源大數(shù)據(jù)軟件框架的開(kāi)發(fā)。最流行的軟件框架(現(xiàn)在幾乎被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn))是用于分布式儲(chǔ)存和處理的Apache Hadoop。由于這些軟件框架在開(kāi)源中具有高可用性,因此在組織中啟動(dòng)大數(shù)據(jù)的工作變得越來(lái)越便宜

3. 經(jīng)過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)連接

云計(jì)算環(huán)境(數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程儲(chǔ)存在分布式儲(chǔ)存系統(tǒng)中)使得快速擴(kuò)展或縮小IT基礎(chǔ)架構(gòu)并促進(jìn)按需付費(fèi)模式成為可能。這意味著想要處理大量數(shù)據(jù)(因此具有大量?jī)?chǔ)存和處理要求)的組織不必投資大量IT基礎(chǔ)架構(gòu)。相反,他們可以許可他們所需的存儲(chǔ)和處理能力,只需支付他們實(shí)際使用的金額。因此,大多數(shù)大數(shù)據(jù)解決方案利用云計(jì)算為企業(yè)提供解決方案變?yōu)榱丝赡?/p>

4. 增加對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的了解

在過(guò)去的十年中,數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)名詞已經(jīng)變得非常流行。2012年10月,“哈佛商業(yè)評(píng)論”稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)家為“21世紀(jì)最性感的工作”,其他許多出版物近年來(lái)都在這個(gè)新的工作崗位上描述了許多,也助推了對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家(以及類(lèi)似職位)需求的增加,許多人積極參與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。

因此,關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的知識(shí)和教育已經(jīng)非常專(zhuān)業(yè)化,并且每天都有更多的信息可用。雖然統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析以前大多仍然是一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域,但它很快成為學(xué)生和社會(huì)人士的一項(xiàng)熱門(mén)話題

5. 社交媒體應(yīng)用

每個(gè)人都了解社交媒體對(duì)日常生活的影響。然而,在大數(shù)據(jù)研究中,社交媒體起著至關(guān)重要的作用。這不僅是因?yàn)槊刻焱ㄟ^(guò)Twitter,F(xiàn)acebook,LinkedIn和Instagram等平臺(tái)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),還因?yàn)樯缃幻襟w提供了關(guān)于人類(lèi)行為的近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。

社交媒體數(shù)據(jù)以前所未有的 模提供對(duì)“公眾”的行為,偏好和觀點(diǎn)的見(jiàn)解。因此,對(duì)于能夠從這些大量數(shù)據(jù)中獲取意義的任何人來(lái)說(shuō),它都是非常有價(jià)值的。社交媒體數(shù)據(jù)可用于識(shí)別客戶對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的偏好,針對(duì)未來(lái)購(gòu)買(mǎi)的新客戶,甚至針對(duì)選舉中的潛在選民。社交媒體數(shù)據(jù)甚至可能被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)最重要的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)因素之一

6. 即將推出的物聯(lián)網(wǎng)(IoT )

物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是實(shí)體的設(shè)備,如車(chē)輛,家用電器和其他嵌入有電子設(shè)備,軟件,傳感器,執(zhí)行器等連接物所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò),使這些物體能夠連接和交換數(shù)據(jù)。隨著消費(fèi)品供貨商開(kāi)始在家用電器中加入“智慧”傳感器,它越來(lái)越受歡迎。雖然2010年普通家庭有大約10臺(tái)連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備,但到到2020年,這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將增加到每戶50個(gè)。這些對(duì)準(zhǔn)連接之后,所需要處理的數(shù)據(jù),將會(huì)更可觀,也是這些對(duì)象聯(lián)機(jī)價(jià)值發(fā)掘的根本之處。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: bnext
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