当前位置:大数据业界动态 → 正文

大数据应用的准备程度

责任编辑:editor006 作者:张小彦 |来源:企业网D1Net  2016-02-29 16:41:16 本文摘自:财新网

在没准备好或不具备大数据应用条件的情况下上马大数据项目,其结果很可能是劳民伤财,得不偿失

第十三个五年计划今年开始,其中一个重点是开展大数据应用,用数据和智能决策为杠杆推动“互联网+” 式的创新和现有企业转型。在大数据时代,数据无所不在,数码化的痕迹数据时时刻刻在积累。人人都知道数据是可多次使用的生产资料,将数据加工成信息和智能的能力已成为商场竞争最重要的武器。但每个企业或事业单位的大数据应用准备程度是不同的。在没准备好或不具备大数据应用条件的情况下上马大数据项目,其结果很可能是劳民伤财,得不偿失。

因此,如何客观系统地评估一个企业和单位大数据应用的准备程度就成为一个很重要的问题。这里我们可以借鉴美国工业界使用的一个叫作DELTA的大数据应用准备程度的评估工具。

这个工具从五个方面对一个企业(或单位)进行评估。D指数据(Data),E指企业环境(enterprise),L指领导重视(leadership),T指目标(Target)和技术(Technology),A指分析人才(Analysts)。我们来看一下每个方面的评估内容。

数据(Data)。这里评估企业的标准是:(1)是否能获得海量,无结构或者是高速积累和变化的数据,(2)是否已把多源的内部数据整合成数据仓库或数据集市以方便数据分析,(3)是否已经把外部数据和内部数据整合以促进针对本行业的高价值数据分析,(4)是否对各类用于分析的数据建立和保持统一的定义和标准, (5)数据使用者、决策者、和产品开发人是否信任企业数据的质量。

企业环境(enterprise)。 这方面的企业考察也有五个要素:(1)是否能将大数据和传统数据分析相结合来达到数据分析的目标,(2)管理层是否能通过各部门之间的协调来确保企业大数据和数据分析项目的合理排序,(3)有限的数据科学家和专业分析人员是否能在企业里得到合理分配和使用,(4)大数据和数据分析项目是否能够得到充足的资金和相关资源的支持,(5)是否能与行业生态系统里的渠道合作者、客户,以及其他成员协作共享大数据内容和应用。

领导支持(Leadership)。没有领导的重视,大数据项目是开展不起来的。其支持程度可以从五点来考察:(1)高管层是否定期讨论大数据和数据分析所能带来的商机,(2)高管层是否挑战各级功能部门思考如何应用大数据和数据分析来支持决策,(3)高管层是否应用大数据和数据分析指导战略和实施的决策,(4)中层经理们是否应用大数据和数据分析来指导日常管理,(5)大数据资源(数据、人才、软件和硬件)的配置和使用是否受到高管层的重视和监督。

目标和技术(Target &Technology)。没有明确的目标,大数据项目会劳民伤财。企业的目标是否明确可从五个角度评介:(1)能否选择有别于竞争对手的高价值的商机开发大数据项目,(2)是否把大数据和数据分析视为新产品和服务创新过程中一个不可或缺的组成部分,(3)能否通过对现有生产程序、战略和市场环境的评估来发现大数据和数据分析应用的内部机遇,(4)是否定期通过以数据为驱动的试验来采集本行业成功和失败的数据,(5)是否通过数据分析对现有决策支持进行评估,并已此来判断是否无结构数据能提供更好的决策模式。

在技术层面,也可以从五点来判断大数据准备程度:(1)是否已经探讨过或采用了大数据处理的并联计算机运作技术(如Hadoop),(2)是否已能熟练地应用数据可视化来展示业务问题或支持决策,(3)是否已经探讨过或采用了云计算服务来做数据处理和分析,(4)是否已经探讨过或采用了开源软件进行大数据处理和数据分析,(5)是否已经探讨过或采用了处理无结构数据,如文字、影像、或图像的工具。

分析人才和数据科学家(Analysts and Data Scientists)。开展大数据项目最重要的资源是数据科学家和专业数据分析人才。这个资源的评估也有五个角度:(1)是否拥有足够的有能力的数据科学家和专业数据分析员来实现所需要的分析目标,(2)数据科学家和专业数据分析员是否能成为高管层做关键决策和数据驱动创新时可信赖的顾问,(3)数据科学家和专业数据分析员是否理解大数据和数据分析应用过程中的规范和程序,(4)数据科学家、量化数据分析员,和专业数据管理人员在大数据分析应用中是否能够有效地合作,(5)是否建立了提高职工数据科学和数据分析技能的培训教育。

一个企业通过对自身大数据应用准备成熟度进行测量可以找到大数据应用方面的软肋和资源缺口,减少盲目性,并制定出切合实际的大数据发展战略。从美国的经验看,很多企业和政府部门的大数据开发项目都不成功。究其原因,大多是在以上列出的5个方面中的某一项(或几项)条件不具备或不成熟时就盲目赶时髦,上项目。而那些较成功的公司和部门都具备数据、企业环境、领导支持、明确目标和充足的数据人才。

一个行业如能采用统一的工具对各个企业和机构进行大数据准备成熟度的评估也是很有益处的。评估结果不但能为行业中的企业提供同类公司的参照指标,同时也为政府管理部门和行业协会提供行业大数据应用状况的数据。这些数据将帮助管理协调机构建立行业坐标体系并实现以数据为驱动的行业指导、管理、和测控以推动大数据的应用。

关键字:数据整合数据集市

本文摘自:财新网

x 大数据应用的准备程度 扫一扫
分享本文到朋友圈
当前位置:大数据业界动态 → 正文

大数据应用的准备程度

责任编辑:editor006 作者:张小彦 |来源:企业网D1Net  2016-02-29 16:41:16 本文摘自:财新网

在没准备好或不具备大数据应用条件的情况下上马大数据项目,其结果很可能是劳民伤财,得不偿失

第十三个五年计划今年开始,其中一个重点是开展大数据应用,用数据和智能决策为杠杆推动“互联网+” 式的创新和现有企业转型。在大数据时代,数据无所不在,数码化的痕迹数据时时刻刻在积累。人人都知道数据是可多次使用的生产资料,将数据加工成信息和智能的能力已成为商场竞争最重要的武器。但每个企业或事业单位的大数据应用准备程度是不同的。在没准备好或不具备大数据应用条件的情况下上马大数据项目,其结果很可能是劳民伤财,得不偿失。

因此,如何客观系统地评估一个企业和单位大数据应用的准备程度就成为一个很重要的问题。这里我们可以借鉴美国工业界使用的一个叫作DELTA的大数据应用准备程度的评估工具。

这个工具从五个方面对一个企业(或单位)进行评估。D指数据(Data),E指企业环境(enterprise),L指领导重视(leadership),T指目标(Target)和技术(Technology),A指分析人才(Analysts)。我们来看一下每个方面的评估内容。

数据(Data)。这里评估企业的标准是:(1)是否能获得海量,无结构或者是高速积累和变化的数据,(2)是否已把多源的内部数据整合成数据仓库或数据集市以方便数据分析,(3)是否已经把外部数据和内部数据整合以促进针对本行业的高价值数据分析,(4)是否对各类用于分析的数据建立和保持统一的定义和标准, (5)数据使用者、决策者、和产品开发人是否信任企业数据的质量。

企业环境(enterprise)。 这方面的企业考察也有五个要素:(1)是否能将大数据和传统数据分析相结合来达到数据分析的目标,(2)管理层是否能通过各部门之间的协调来确保企业大数据和数据分析项目的合理排序,(3)有限的数据科学家和专业分析人员是否能在企业里得到合理分配和使用,(4)大数据和数据分析项目是否能够得到充足的资金和相关资源的支持,(5)是否能与行业生态系统里的渠道合作者、客户,以及其他成员协作共享大数据内容和应用。

领导支持(Leadership)。没有领导的重视,大数据项目是开展不起来的。其支持程度可以从五点来考察:(1)高管层是否定期讨论大数据和数据分析所能带来的商机,(2)高管层是否挑战各级功能部门思考如何应用大数据和数据分析来支持决策,(3)高管层是否应用大数据和数据分析指导战略和实施的决策,(4)中层经理们是否应用大数据和数据分析来指导日常管理,(5)大数据资源(数据、人才、软件和硬件)的配置和使用是否受到高管层的重视和监督。

目标和技术(Target &Technology)。没有明确的目标,大数据项目会劳民伤财。企业的目标是否明确可从五个角度评介:(1)能否选择有别于竞争对手的高价值的商机开发大数据项目,(2)是否把大数据和数据分析视为新产品和服务创新过程中一个不可或缺的组成部分,(3)能否通过对现有生产程序、战略和市场环境的评估来发现大数据和数据分析应用的内部机遇,(4)是否定期通过以数据为驱动的试验来采集本行业成功和失败的数据,(5)是否通过数据分析对现有决策支持进行评估,并已此来判断是否无结构数据能提供更好的决策模式。

在技术层面,也可以从五点来判断大数据准备程度:(1)是否已经探讨过或采用了大数据处理的并联计算机运作技术(如Hadoop),(2)是否已能熟练地应用数据可视化来展示业务问题或支持决策,(3)是否已经探讨过或采用了云计算服务来做数据处理和分析,(4)是否已经探讨过或采用了开源软件进行大数据处理和数据分析,(5)是否已经探讨过或采用了处理无结构数据,如文字、影像、或图像的工具。

分析人才和数据科学家(Analysts and Data Scientists)。开展大数据项目最重要的资源是数据科学家和专业数据分析人才。这个资源的评估也有五个角度:(1)是否拥有足够的有能力的数据科学家和专业数据分析员来实现所需要的分析目标,(2)数据科学家和专业数据分析员是否能成为高管层做关键决策和数据驱动创新时可信赖的顾问,(3)数据科学家和专业数据分析员是否理解大数据和数据分析应用过程中的规范和程序,(4)数据科学家、量化数据分析员,和专业数据管理人员在大数据分析应用中是否能够有效地合作,(5)是否建立了提高职工数据科学和数据分析技能的培训教育。

一个企业通过对自身大数据应用准备成熟度进行测量可以找到大数据应用方面的软肋和资源缺口,减少盲目性,并制定出切合实际的大数据发展战略。从美国的经验看,很多企业和政府部门的大数据开发项目都不成功。究其原因,大多是在以上列出的5个方面中的某一项(或几项)条件不具备或不成熟时就盲目赶时髦,上项目。而那些较成功的公司和部门都具备数据、企业环境、领导支持、明确目标和充足的数据人才。

一个行业如能采用统一的工具对各个企业和机构进行大数据准备成熟度的评估也是很有益处的。评估结果不但能为行业中的企业提供同类公司的参照指标,同时也为政府管理部门和行业协会提供行业大数据应用状况的数据。这些数据将帮助管理协调机构建立行业坐标体系并实现以数据为驱动的行业指导、管理、和测控以推动大数据的应用。

关键字:数据整合数据集市

本文摘自:财新网

电子周刊
回到顶部

关于我们联系我们版权声明隐私条款广告服务友情链接投稿中心招贤纳士

企业网版权所有 ©2010-2024 京ICP备09108050号-6 京公网安备 11010502049343号

^