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大数据的大价值预测
2018-02-20
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大数据的大价值预测

数据本身是不会说话的,但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于:平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题,以及相关联的一系列指标,都意味着需要采取相应的改良措施。同时,由于行业数据的特殊性,结合专家的经验,可获取到管理上的缺陷,制定出相应的预防措施,反馈到企业的指标体系中,通过调整来进一步加强数据质量的管理,进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。

    2013年伊始,大数据开始充斥媒体,各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等,那些占有“大数据”资源先天优势的群体,能否有效利用好数据,打破现有的传统格局,将决定其未来发展的命运。
   大数据时代面临的挑战与机遇
   大数据时代下的三百六十行,最不缺乏的就是数据,包括历史数据、行业最新数据等,但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致,而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段,传统的数据仓库方式,数据有进无出,仅解决了数据存储的问题,如何综合有效地使用这些数据,成为一大难题。而随着数据量成倍的增长,如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持,是各行业面临的挑战。
   大数据的本质是解决问题,大数据的核心价值就在于预测,而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以,我们应当充分地认识到:大数据时代对于各个业来讲,既存在挑战,也是一个巨大的机遇。
    首先,面对海量数据,依靠在各行各业丰富的数据治理方法论,实现源头数据的质量保障,确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
    如何保障数据质量?
    通过顶层设计的理念,确立企业的核心目标,围绕这个核心目标进行逐级分解,形成细颗粒度的详细指标体系,而基于指标体系的数据采集及处理平台,则以指标体系为依据,来到各个业务系统里去采集数据,或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报,基于涉及各个指标的全样数据的完整采集,通过数据质量清洗工具与相应的检查规则,发现问题可及时对其进行修改,来对源头的数据从技术上进行严格把关。
    其次,各行业的应用系统可谓纷繁复杂,由于这些系统的建设都是相对独立的,传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据,本质上未将数据进行整合与统一规划,因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法,以及业务元数据的技术手段,对各个业务系统的数据最终形成资源,进行统一化、标准化、集中化管理,实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
    最后,通过基于指标体系的预测分析平台,能够为决策管理者提供科学的数据依据,同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。

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