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OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

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關于大數據的“一切”錯誤觀念的另一面是:大數據并不重要。這個觀點可以更容易理解,因為大數據的定義表明,它很難處理和理解。如果你不能從大數據中洞察見解或用它來為你的系統(tǒng)提供益處,那確實是毫無意義的。而有著這樣觀點的IT管理人員雖然了解大數據,卻從未從中學到了什么。..

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企業(yè)應如何利用大數據

作者:佚名  來源:網絡
導語:在大數據時代,企業(yè)面對眾多新的數據源和海量數據,能否基于對這些數據的分析進行決策,進而將其變成一項企業(yè)競爭優(yōu)勢的來源,這是對企業(yè)高層的挑戰(zhàn)。面對大數據給企業(yè)帶來的諸多好處,企業(yè)當前面臨的問題是要如何獲取與分析數據,以使企業(yè)立于不敗之地。互聯(lián)網是大數據的一個主要來源,然而對一些線下的傳統(tǒng)企業(yè)來說很難獲得,對于企業(yè)而言可以采取以下策略獲得數據化支持。

在大數據時代,企業(yè)面對眾多新的數據源和海量數據,能否基于對這些數據的分析進行決策,進而將其變成一項企業(yè)競爭優(yōu)勢的來源,這是對企業(yè)高層的挑戰(zhàn)。面對大數據給企業(yè)帶來的諸多好處,企業(yè)當前面臨的問題是要如何獲取與分析數據,以使企業(yè)立于不敗之地�;ヂ�(lián)網是大數據的一個主要來源,然而對一些線下的傳統(tǒng)企業(yè)來說很難獲得,對于企業(yè)而言可以采取以下策略獲得數據化支持。

首先、企業(yè)必須作出文化層面的調整,建立數據驅動決策的文化。大數據首先是個理念問題,即通過客觀的,理性的數據來提供決策的依據。在傳統(tǒng)的企業(yè),尤其是取得過成功的企業(yè),往往形成了固定的企業(yè)文化和奉為經典的管理經驗,流程和制度。建立數據驅動決策的文化,就必須打破原先的以經驗,流程和制度為核心的決策機制,將決策的過程數據化,客觀化和扁平化。歷史經驗在新的競爭市場和規(guī)則下,往往已經滯后了,特別是進入互聯(lián)網時代后,互聯(lián)網以客戶為中心,以生態(tài)鏈為運行模式的理念,已經對傳統(tǒng)企業(yè)造成了顛覆性的影響。因此,只有通過建立以客觀數據為驅動的扁平化的決策機制,才能更好地應對快速變化的市場和客戶要求。

第二、企業(yè)要建立對應的數據管理中心的組織架構。沒有一個相對完整和專業(yè)的數據管理團隊,是難以發(fā)揮出大數據分析的功效。數據本身只是信息,如果不能將這些有用的信息轉化為對企業(yè)有價值的決策依據,數據就只是一堆存放在倉庫的廢紙。要想把數據和信息轉化成對企業(yè)有用的決策信息,就必須建立專業(yè)的數據管理團隊,這個團隊包括數據采集和處理人員,數據分析人員和數據溝通和展示人員。

第三、企業(yè)要建立頂層的數據架構設計并加以實施。在規(guī)劃信息化系統(tǒng)建設時,需要有頂層的信息化戰(zhàn)略規(guī)劃,其中核心一環(huán)是數據架構設計和實施線路圖。數據構架設計的主要目的,是確保企業(yè)的所有數據環(huán)節(jié)有統(tǒng)一的標準,有唯一的數據設計字典,有核心的主數據管理系統(tǒng),從而保證企業(yè)數據的完整性,一致性和有效性。在有了頂層的數據架構設計后,建立合適的實施線路圖,可以幫助企業(yè)在清晰的數據架構框架下,逐步建設各個信息化系統(tǒng),確保同一對象對應唯一的數據源,消除信息孤島,提升數據的一致性和有效性。

第四、企業(yè)要建立完善的數據治理體系。如果沒有完善的數據治理體系,即使有良好的頂層數據架構設計和嚴格的系統(tǒng)實施,如果缺乏數據治理的體系,數據的質量很快就會大失所望,也就難以完成驅動決策的使命,即出現(xiàn)“Rubbishin,RubbishOut”的糟糕狀況。良好的數據治理體系,覆蓋數據完整的生命周期管理,包括數據所有者的職責和權利、數據格式和標準、數據建立和變更流程、數據使用制度、數據安全制度和數據銷毀流程等。

第五,企業(yè)要建立合適的數據分析的技術平臺和團隊。這一部分,屬于傳統(tǒng)信息部門熟悉的領域,一般是難度最小的部分。其中的困難點,是如何設計兼容傳統(tǒng)內部數據分析和目前在不斷出現(xiàn)的海量外部數據分析的需求,最有效地低成本建立技術平臺,并且能滿足未來擴展性的要求。


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