大数据时代 企业应培养三大能力

如何最大化这个大数据分析的价值呢？Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦建议企业培养三种能力——简称I、D、A。

　　I：数据整合，通过信息搜集、信息处理进行信息的整合，打造良好的信息基础环境，成为公司统一的信息来源及单一事实的根据。

　　D：是信息探索，模型开发、信息挖掘、知识发现等等，进行信息的探索或深度的数据分析，产生提升业务的洞察力，只有形成洞察力信息才能真正产生价值。

　　A：是行动，通过洞察力的指导，帮助行动的精确和效率，以提升运营。

　　以下为辛伦儿的演讲实录：

　　辛儿伦：尊敬的吴部长、各位领导朋友们，大家好，非常荣幸今天在大会上分享演绎大数据，成就智慧明天这个主题，这个主题是Teradata天睿公司全球首席分析官Bill Franks先生和我一起准备的，原计划是一起演讲，但由于Bill Franks在欧盟峰会有临时的安排，因此昨天他昨天了一段视频对大家表示致歉。

　　分享国内外运用大数据和大带宽并且于云计算服务模式实现智慧型服务信息的案例。刚才吴部长和李院士都谈到了大数据的定义，这里就不再重复。

　　有关于大数据的分析就是增强了洞察力和，进行创新形式的信息处理，但仅仅是从数据的角度来看，我要亲自一个重点，就是大数据总追求的位置其实是价值，但它往往被忽视，如果大数据没有任何的价值，有关大数据其他的东西如何治理、如何存放都将受到影响，它到底带来什么样的价值，全球有哪些具体实践案例。

　　在欧洲公共事业管理中，基于大数据分析在智能交通、智能电表，材料零件、远程教育等等创造了价值。制造行业通过射频FID的服务，整合购买、材料零件等服务，经过分析为企业提高运营效率，同时在通信运营商当中，结合客户数据、位置数据统计、流量DPI数据优化服务品质，提高客户保有率。

　　众所周知，数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心就是分析，应对大数据之前我们要能够了解它的特征，上页提到的具体实践，其贡献均是以业务驱动为核心，根据所需的业务根据人与物、物与物的关联分析，同时产生业务的服务提升的价值。

　　处理过程中例如多维度的信息演变，广泛的业务需求，冷热数据治理，高性能分析等等特点。

　　大数据的原理和架构：

　　大数据所关联的人、事、实、地、物，全球的总量是非常惊人的，如果只看到一个公司、政府机构的数据分析，治理的范畴就可以大，而且复杂，传统的因果关系分析方法是难以奏效的，这因为是系统各个组成部分相互关联，可能互为因果，因此大数据分析不同于逻辑推理之因果关系研究，它是对数据的统计性的分析归纳，主要进行的方法是进行相关性分析，探索事务之间的关系，指导下一步的行为。

　　相关性的分析所产生的是人对事务的一个新的认识方法，帮助发现数据背后隐藏的价值，能产生人对处理事务或者是解决问题方式的创新演变。

　　而价值的完全体现不仅仅是报表形式的分析，而是将战术智能中的决策管理分析能力适当的延伸到运营职能，将要发生什么，正在发生什么情况，到精细化管理能力，到主动性事件希望发生什么情况等等来提升业务的敏捷度。

　　大数据分析的架构，大数据分析因为数据的时效性在架构上分为三个步骤：第一如图式的下放，从各类所需的多元数据元，采集、加工和提炼，将相关的信息从中提炼出来，这个区块的特性就是SOI要求不高，可以采用达到成本低的技术。第二步如图式左方，经过探索再加工的过程，汲取有价值的信息，本区块的选择重点在于快速获取价值，适中的成本尽可能快速搜索、快速探索，抓取索取的价值信息。第三如图式右方，将这些价值心细于已有的数据结合，进行深度分析，成为决策，如营销和服务的依据，用来支持和引导一线运作，真正形成生产力。这个区块的特性实时、实效、数据的分析和精确度高，同时这个区块的业务要求是需要产生立竿见影的高度价值。所以建议业采用单位成本相对比较高的技术。

　　这个地方如何精炼，希望广大的矿石采用采集加工，经过多中工艺再加工，产生可量化的价值，在这个架构当中我罗列部分可选技术，我建议以下两个关键点：1、实现数据的透明访问，作为业务用户来说，当快速实时的进行决策、执行和探索分析的用户并不关心数据关联在那里，技术上必须迅速、无缝的访问各个区块的数据，进行无缝关联。如图式中间业界采用(C)的技术用右边的技术和左边的探索平台，数据是不需要做任何的复制和搬迁的。2、在优化运维管理成本方面，随着数据量的增加，大数据环境当中多个物理平台的管理是非常复杂和烦琐的，必须考虑统一的数据和管理，实现多个平台单点集中式管控，如业界采用的(R)统一管理的系统，极大地减少运维的工作量和成本。

　　我们如何最大化这个大数据分析的价值呢？根据全球的最佳实践，我们建议企业培养三种能力——简称I、D、A。I是数据整合，通过信息搜集、信息处理进行信息的整合，打造良好的信息基础环境，成为公司统一的信息来源及单一事实的根据。D、是信息探索，模型开发、信息挖掘、知识发现等等，进行信息的探索或深度的数据分析，产生提升业务的洞察力，只有形成洞察力信息才能真正产生价值。A，是行动，通过洞察力的指导，帮助行动的精确和效率，以提升运营。

　　在实施的步骤最开始并不需要对所有的数据进行存储和分析：

　　第一首先是业务驱动，相关部门讨论所选的业务场景，采集整合需要的一部分大数据，采集迅速产生价值的。

　　第二需要与已有的传统数据结合，已有的客户管理系统，或者是交易记录等等等的应用，与这些数据关联，已产生关联价值效益。

　　第三使大数据成为企业决策战略的层面，建立大数据分析体系和企业文化，形成企业对大数据管理探索的共识。

　　第四随着大数据探索的范围逐步扩大，逐步建立大数据的标准，来统一数据的格式、采集方法及使用等等，设立一个愿景和目的，订立阶段性的目标。

　　大数据实现的具体案例：

　　大数据和大网络对于各类信息服务数据方面支持的体现主要有几个方面：宏观来说包含社会管理、社会生产、社会服务等。

　　在社会管理方面，基于大大数据逐步开放数据，打造服务政府，建立中央层面的公共服务平台，建立相关的规范和制度，特别是个人用户数据、隐私保护等法律，使企业有明确的尺度遵循。

　　社会生产方面，基于大数据促进全社会应用创新，在一产、二产等方面朱丽经济发展方面的转型，提升精细化和智能化的水平，推动制造向创造的内涵发展。

　　社会服务方面，通过实施学术管理，提高科学决策能力，比如分析春节期间移动用户的漫游特征情况，掌握流动人口的情况，为铁路等决策参考。近年来通信运营商以客户为中心，提供大数据以云计算的方式提供服务，过去相对独立的网络系统，通过建立四网协同的整合的能力，建立统一大数据的能力，这能产生更大的业务价值，例如在图式右方的几个方面，创新的营销手段，深入洞察客户服务，高效集中运营，例如OTT的分析，综合平台对外拓展信息服务，最后成为真正信息服务的参与者。

　　在金融行业的实例，加拿大皇家银行拥有近二千万的客户规模，行里采用大数据残所分析的技术，对客户服务中心百分之百半结构化的服务进入文本，进行数据探索，结果显示13%的客户对于客户中心的服务存在不满意的反馈，这些不满意的反馈继续进行探索 ，同时也快速找出其主要原因，其中之一在于客户中心给客户安排进一步的交流时间往往是无效，比如说安排客户在节假日，或者是指定的客户经理休假的时间，同时行里用同样的技术对百分之百的电话银行服务记录文本分析客户评价和服务流程的优化，当然这在过去可能只是采取抽样式的粗放优化，但是现在可以彻底的优化电话银行的服务持续，有效的改善客户服务满意率。同时提供流动管理平台，管理人员可以随时随地检式服务地区，深入的挖掘到每一个服务人员的服务信息，还可以进行移动电话联系给销售人员，同时采取立刻行动。加拿大皇家银行通过文本探索和信息洞察技术，对业务效率提升的近100倍。

　　在保险行业应用案例上，AVIVA公司，在AVIVA客户采取许可之下，来了解驾驶员的驾驶习惯，同制定更有弹性的费率，吸引更多的客户，减少客户的流失。驾驶员用户同时可以讲自己的驾驶评分分享到社交网络，与好友进行分享，快速提升AVIVA的市场和品牌效应。

　　北美的福特汽车提供(名字)计划，收集到车辆运行数据，这些数据都是以多元结构化的数据存储，包含了安全带、燃料数据、安全气囊等等，并且这些车辆的运行数据与原有的产品设计数据在平台上进行整合和分享，为客户提供分享服务。

　　在航空业方面，通过整合客户各个不同渠道的信息，包含客户网上信息和线上信息的结合，完成360度客户统一试图，可以帮助航空公司持续有效的提高客户忠诚度，并提升客户个性化的体验。经有信息分析整合探索分析，可以有效的提升航空公司在电子商务渠道商的业务，这些步骤包含哪些客户查询的机票但没有下单，他们是否是高价值的客户，客户查询的哪些航班和机票是在哪个环节退出，分析客户查询航班的情况，评分是否需要进行有针对性的活动，评分的步骤在全球的航空公司为他们创造了良好的价值。

　　在跨行业方面，通过通信运营商和广电运营商的业务优势互补，借助大数据分析平台，从而产生1+1>2的互惠效益，单纯看通信运营商已经具备通信系统分析用户的体验能力和用户的统一试图能力，也有探索用户在移动互联网的上的使用能力，而广电运营商内容丰富，采用广播的单向传输，单方面传递内容，缺乏客户的感知，所以在用户洞察力急需增强，如果能够互联网、信息网、广播网更加精确的结合，可以体现用户在不同角度的偏好，例如客户收视情况与体例的交集，代表一部分客户是怎么获取的，最终通信运营商和广电运营商的合作能探索以客户洞察力为中心的精确交叉服务和产品推广等等能力。

　　公众交通服务和通信服务的优势互补，通信运营商根据地区用户群、通话统计分析，如用户群体的片区化管理等等，已经具备位置分析的能力，在地铁公司方面已经着手初形特征统计分析，包括出行估计、换乘时间等等，可以在不同的站点推送该站点信息，并提供包含互联网、移动互联网的实时查询连接，为客户提供出行便捷的服务，对运营商而言，开发各种信息的应用，与地铁公司进行实时信息查询，增长交通服务下载量，目前这方面的民众需求量很大，建议通信运营商和地铁公司可以讨论双赢的商务模式。

　　西班牙电信，去年在10月份成立了运营商东，基于大数据的全新业务部门，并发布了基于大数据的产品，为社会管理生产制造社会服务方面提供基于通信用户的洞察，提供用户管理数据，所提供的智慧服务，具体包括：当零售商要开新店的时候，要了解该新店地区在每天、每个时段的客户信息统计，基于移动的精确的统计学，可以掌握哪些年龄、性别、区域的客户群体会光临本店，从而指导运行商的促销和成功的案例。