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中國企業培訓講師

解構大數據

 
講師:傅一航 瀏覽次數:2342
 解構大數據 文/傅一航 2011年以來,大數據在*等西方發達國家被熱炒,越來越成為人們議論的焦點和街談巷議的熱門話題。時隔兩年,大數據這個詞傳入中國。在中國的大地上,2013年以來,大數據話題一時間成為流行時尚和點擊率飆升的網絡熱詞。即使是這樣的爆炒,還是有很多人不知道大數據為何

解構大數據

文/傅一航

2011年以(yi)來(lai),大(da)數(shu)據在*等西方發(fa)達國家被(bei)熱炒(chao),越來(lai)越成(cheng)為人們議(yi)論的(de)焦點和(he)街談巷議(yi)的(de)熱門話(hua)題。時隔兩年,大(da)數(shu)據這(zhe)個詞傳入中國。在中國的(de)大(da)地上,2013年以(yi)來(lai),大(da)數(shu)據話(hua)題一時間成(cheng)為流行(xing)時尚和(he)點擊率飆升的(de)網絡(luo)熱詞。即(ji)使是這(zhe)樣(yang)的(de)爆炒(chao),還是有很多人不知道大(da)數(shu)據為何物?大(da)數(shu)據究(jiu)竟(jing)是一個啥東西。

有(you)人說(shuo),大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)就(jiu)(jiu)是(shi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)量大,就(jiu)(jiu)是(shi)復雜數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju),有(you)4V特征;也有(you)人說(shuo),大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)就(jiu)(jiu)是(shi)BI,就(jiu)(jiu)是(shi)Hadoop;還(huan)有(you)人說(shuo),大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)就(jiu)(jiu)是(shi)用數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)來做運(yun)營分析,比如精準(zhun)營銷,做客戶(hu)管理,……。這(zhe)些說(shuo)法都沒有(you)錯(cuo),但也不全面,無法呈(cheng)現大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)真正內涵。

那(nei)么(me),什么(me)才是大數據呢?如何(he)才能真正了(le)解大數據呢?

要想(xiang)全面的(de)了解(jie)大(da)數據(ju),對大(da)數據(ju)有一個(ge)整體的(de)認識,需要從三個(ge)維度來解(jie)構大(da)數據(ju)。

第一維:原理部分。這一部分適合于非技術人員,特別是企業領導層。

  1. 特征定義。大數據的4V特征,能夠比較準確描述了數據特征、處理要求、以及數據的用途。
  2. 價值探討。大數據之所以重要,全在于其價值性。大數據能夠衡量企業運營狀況,能夠降低營銷成本,優化業務流程,等等。而且大數據能夠應用于各行各業,包括通信、金融、零售、醫療、交通、教育等等。不同的行業,其大數據的應用方式、應用價值也不一樣。
  3. 發展現狀和趨勢。大數據從技術、從應用各方面,都在不斷變化發展。需要了解當前各國、各行業在大數據方面的*研究成果、應用場景和應用價值,這有助于對大數據時代的掌控。
  4. 大數據戰略。作為官方重點扶持的戰略性產業,擁有數據量的多少以及應用數據的能力,將成為一個企業的核心競爭力,也將成為一個國家的生產力要素。在*戰略風口上,企業應該如何投入,如何發揮數據對企業的價值,這將成為一個很好機會。
  5. 大數據思維。如果說大數據戰略決定了企業的前進方向,則在大數據時代,大數據思維就決定了企業的應用創新能力。在數據驅動的商業模式中,大數據思維至關重要!

第二維:技術部分。這一部分適合于技術專家和研發人員。如果需要構建企業的大數據系統,需要了解和掌握這部分的內容。

  1. 數據采集。數據采集是數據源的生成設備和系統,可以是物理設備,比如傳感器、智能手環,也可以是網絡系統,比如互聯網、交易系統、網絡瀏覽器,還可以是社會系統,比如政府統計局、稅務部門等。不同的數據來源,不同的數據類型,都刻畫了不同的用戶特征。
  2. 存儲系統。之所以叫大數據,根本原因在于容量大,但如何保存如此大規模的數量,成為了技術界的惡夢,因此數據倉庫,分布式數據庫,NoSQL數據庫等等,新技術層出不窮。
  3. 云計算。海量的數據不僅帶來的是存儲的成本,還帶來的處理難度和時間挑戰。MapReduce、Storm、SPARK,不同的計算模型和框架有著不同的適用范圍,要想大數據產生價值,這些技術成了繞不開的難題,需要技術人員持續研究和投入。
  4. 數據可視化。數據分析的結果如何呈現,讓非專業的人員也能夠看明白,需要通過圖表等可視化的手段呈現出來。不同的圖表呈現,適用于不同的應用場景。

第三維:實踐。這一部分更注重于大數據在企業中的應用,適合于市場營銷、業務應用、服務咨詢行業。通過合適的軟件和工具,讓數據成為企業最有價值的資產。

  1. 商業智能。企業大數據,包括ERP、CRM、財務系統等,如何讓這些傳統的企業數據發揮出*的價值,支持企業運營決策。
  2. 公共服務。政府大數據,已經成為推動大數據發展的動力之一。智慧城市、智慧交通,大數據將成為提升政府的國家治理水平、管理能力的引擎。
  3. 市場營銷。大數據營銷是互聯網公司最熱門的應用場景,用戶群細分、產品定位、精準營銷、推薦系統等等,看大數據如何玩轉營銷。
  4. 工業制造。大數據如何在傳統的制造行業落地,無人機、自動化,大數據將成為工業4.0的支撐平臺,數據驅動將成為企業轉型、企業創新的引擎。

簡單地理(li)解,大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)就(jiu)(jiu)是(shi)大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)量+復雜數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)。但大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的魅(mei)力(li)不在于大(da)(da)(da),而在數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的價值(zhi),不管是(shi)大(da)(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)還是(shi)小數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju),重要的是(shi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的應用價值(zhi)!但如何實現數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)到價值(zhi)的轉換,這就(jiu)(jiu)需要技術和工具的支撐(cheng),即數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分析與挖掘(jue)的能(neng)力(li)。

因(yin)此,應(ying)(ying)對(dui)大數據(ju)(ju)(ju)時代,要做的就是:*可(ke)能(neng)地收集數據(ju)(ju)(ju),*程度地提升數據(ju)(ju)(ju)轉化和應(ying)(ying)用的能(neng)力。



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傅一航
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