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打造大数据产品 获取数据经济致胜之钥

[日期:2015-04-09] 来源:中国大数据  作者: [字体: ]

大数据

    数据本身也许不是一个产业,但数据却是许多产业的价值基础。数据是ICT与所有科学的基础,是解决问题的必要工具及技能,但数据的确需要去开采,也需要技术及工具,但技术及工具也可能会用错或浪费资源,所以技术人员不能只看技术,而是要去理解数据真正的价值所在。

    值得注意的是,数据的成长速度相当惊人,而且使用过後,数据不会消失,而且还可能衍生更多的价值。以个人数据为例,当使用者戴上智慧手环时,可以让用户掌握睡眠数据,进而发现健康问题;企业数据的商业价值,可以为企业带来获利的商机;政府及NGO因为往往会掌握许多攸关社会问题的价值,如果能够将蒐集的数据整理好,放在网路上供大众使用,数据就会产生解决社会问题的价值。

    大数据的价值,其实是从数据产品(Data Product)而生。数据产品是指使用一或多种数据击,进行处理或分析後,再以软体系统、云服务、结构化数据、报表或视觉化图表等方式,交付的产品或服务。

    至於打造数据产品的流程,首先是由处理者运用技术或人工的方式蒐集数据,并加以清洗及整理,指出,这个过程会占处理者70%~85%的工作时间。再交给分析者进行探索及建立统计模型的作业,最後交给策略者将分析数据的结果,打造出数据产品。

    前述的处理流程,会因为数据的巨量化而产生更多的价值。大数据也可以翻译成「大数据」,含意可以用「数据为大」来解释,企业不要再靠经验来判断,而是可以用数据来做决策。

    自从网际网路兴起後,企业已经意识到电子商务交易过程所产生的数据重要性,大数据的世界,其实是一种多结构化的数据结构世界,其中同时包含结构化及非结构化数据,必须要进行储存、汇整、转换及运算的整合精炼处理,让大数据变成整合数据(Total Data),才能可以产生更多的价值,进而形成数据经济。

    在数据经济中有三大要角-原始数据的拥有者,如电信、金融业者、数据技术团队,负责数据处理及分析,最後则是趋势专家,负责分析数据产生的原因,每一个要角各司其职,不可或缺,因为数据不仅要用出价值,而且不能乱用,同时要符合法律规范,否则反而会对企业造成困扰。

    其实就像许多老公司拥有经验丰富的老师傅,却不知道如何将老师傅的经验传承给其他新进员工一样,许多数据拥有者,坐拥号称21世纪金矿的大数据,往往会发现,想要将趋势知识结构化与传承等非结构化数据,其实有一定的困难度,如想要建立数据科学(分析)团队,却要面临没有足够人才的挑战。

    大数据专案的失败率,往往会高於一般专案,其中的原因在於范围失准及缺乏跨部门协作。因此认为,企业必须要先建立企业数据价值平台,先行整合内部组织,如行销人员想要做客户行为分析时,数据部门要有能力迅速提供数据,往往需要上层管理人员来处理。其中又以业务、行销和客户服务部门,大数据所能凸显的价值最为明显。

    事实上,企业想要获取巨量价值,需要跨越不少的挑战。如要让业务部门能够共享跨组织的资讯、有能力掌握专门处理大数据的新科技、同时可能处理结构性及非结构性数据、建立具有高可信度的数据分析成果及寻找相关的人才等。

    企业想要打造出成功的数据产品,首先就是要对大数据抱持正确的信念,如果您本来就相信数据的价值,剩下的就只是技术问题,但如果您本来就认为数据没有价值,剩下的都是问题。

    有关企业与组织方面,企业要了解跨部门萃取数据将是常态,一定要先确认目标与共享KPI,与大数据有关的相关人员必须要站出来,定位好数据拥有者、数据科学团队及趋势专家,让每个数据科学团队的成员,都能拥有成员无法超越的长项。

    而在数据处理流程上,认为洞见或视野并非数据价值的终点,行动才是关键。因为数据加总不等於统计、统计不等於分析、分析不等於洞见、洞见不等於行动,除了90%的自动化机器处理外,10%的人工化处理也是不可或缺。

    大数据分析虽然看似是一个科技议题,但其实应该看成是一个披着科技皮的企业管理议题,善用者,可以藉此改变企业的DNA,其中的成功关键在於跨领域沟通。

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