大數(shù)據(jù)文化的7大支柱

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的世界非常迷人，但同樣程度上，也可能被過度夸張。今天我們將用7個關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)“文化元素”來提示企業(yè)應(yīng)該如何包容和應(yīng)對大數(shù)據(jù)所提供的潛在的業(yè)務(wù)優(yōu)勢。

模糊又老生常談的概念

很多大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的公司都有一個謎思，就是他們似乎非常喜歡討論這些(可能)模糊但老生常談的概念，他們管這叫業(yè)務(wù)產(chǎn)出、所謂的“業(yè)務(wù)變革”、還有著名的“客戶體驗之旅”。作為一家經(jīng)營數(shù)據(jù)分析技術(shù)和服務(wù)的公司，Teradata本身也提出類似的概念;如果這些公司不這么做的話，你可能還會擔(dān)心(可能還有點失望)。但事實是，表面的浮華之下還另有內(nèi)容，如果你挖掘得足夠深、就會了解它們的真實含義。

最近我們發(fā)布了一系列的產(chǎn)品、服務(wù)和授權(quán)戰(zhàn)略，大家可以經(jīng)過層層提煉，了解我們的7個重點計劃，這些計劃比以往更加關(guān)注如何高效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)并建立正確的數(shù)據(jù)分析文化。

1 – 業(yè)務(wù)成果和實驗

Teradata公司董事長兼CEO Victor Lund認(rèn)為，所有希望在公司內(nèi)部建立起大數(shù)據(jù)分析文化的企業(yè)都應(yīng)該把駕馭大數(shù)據(jù)當(dāng)做一種業(yè)務(wù)上的實驗，并接受在未來發(fā)展的過程中發(fā)生的任何可能。

Lund 認(rèn)為：“在企業(yè)開始引入大數(shù)據(jù)分析文化之前，他們應(yīng)該大致了解通過這項工作可以獲得什么樣的業(yè)務(wù)產(chǎn)出”。

雖然業(yè)務(wù)目標(biāo)會隨著時間而改變(這是無可避免的)，但企業(yè)仍然需要清楚明白自己希望獲得的新市場機會、新的工作方法、新的工作效率是什么。這本質(zhì)上就是一個業(yè)務(wù)實驗的過程，這也就是為什么Teradata專注于規(guī)劃好自己所提供的服務(wù)，納入了完全成型、可以運行開發(fā)者版本的Teradata數(shù)據(jù)庫技術(shù)、運用于評估和測試新的數(shù)據(jù)理論。

2 – 尋找可復(fù)制的解決方案

大家確實已經(jīng)做了很多的大數(shù)據(jù)分析。也就是說，其實在很多相似的使用案例里，其他的業(yè)務(wù)部門已經(jīng)開展了很多大數(shù)據(jù)分析的工作。當(dāng)我們在談?wù)摗白詣踊边@個在科技話題里常常出現(xiàn)的詞匯時，我們想說的其實是：我們可以基于其他地方曾經(jīng)使用過的定義好的模型,自動化地將它調(diào)試并運用到新的數(shù)據(jù)工作流。Teradata并沒有“實際共享”客戶的數(shù)據(jù)，因為在這個過程中并不需要真實的數(shù)據(jù)值。只是我們在所謂的“數(shù)據(jù)模型”中完成了數(shù)據(jù)分析。

“這就是未來客戶分析的形態(tài)。在過去的很多年里，高級分析都是最頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家和程序員們所關(guān)注的領(lǐng)域。Teradata一直在持續(xù)提倡如何把數(shù)據(jù)分析流程在數(shù)據(jù)安全保證下相對透明化”，布魯爾集團的創(chuàng)始人兼首席分析師Robin Bloor說?！癟eradata正在創(chuàng)造可復(fù)制的分析解決方案模板，這種方法綜合利用以往實施過程中積累的知識產(chǎn)權(quán)、結(jié)合咨詢服務(wù)、程序邏輯、范式、可視化和智能接口，這種方法可以提高時間實現(xiàn)價值?！?

3 – 圍繞分析技術(shù)搭建應(yīng)用

為了在這個領(lǐng)域獲得成功，Teradata建議企業(yè)應(yīng)該以數(shù)據(jù)分析為中心連接樞紐，圍繞它部署其他適合的軟件。如果真能這樣(對，這是一個重要的假設(shè))，那么任何企業(yè)中的任何業(yè)務(wù)部門就都(可以說是)很有可能認(rèn)可數(shù)據(jù)分析的重要性，從而 1)為分析平臺提供數(shù)據(jù); 2)利用分析所提供的洞察結(jié)果。

Teradata咨詢及支持服務(wù)執(zhí)行副總裁Dan Harrington說，“我們希望企業(yè)能夠通過創(chuàng)造更多的銷售、降低流失率、提高客戶滿意度從而獲得增長。從最新發(fā)布的Teradata”客戶體驗之旅”解決方案中可以看到，Teradata把更多的分析能力交到了市場營銷人員的手中，讓他們能夠更方便地獲取分析技術(shù)、動態(tài)可視化技術(shù)、機器學(xué)習(xí)和預(yù)測性分析等信息。我們的解決方案能夠集成所有必須的技術(shù)，并且附加咨詢專業(yè)知識，減少客戶投入市場時間。”

4 – 駕馭多元數(shù)據(jù)的運營環(huán)境

為了讓大數(shù)據(jù)分析能夠更高效地工作，分析引擎必須能夠兼容多元數(shù)據(jù)格式、多種數(shù)據(jù)存儲(本地云、公有云、混合云、以及各種不同類型的磁盤)、多種數(shù)據(jù)類型(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及凌亂的難以分類的數(shù)據(jù)、或者是數(shù)量上非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù))……所以Teradata認(rèn)為，其關(guān)鍵就是如何能夠駕馭好多元數(shù)據(jù)的運營環(huán)境。

5 – 兼容云端授權(quán)

要使用大數(shù)據(jù)分析，那自然是要能夠盡可能在所有地方都能用。從技術(shù)層面上來說，這意味著大數(shù)據(jù)分析必須也能夠支撐使用云計算的方式，例如公有云、私有云和混合云的方式。

這部分的困難來源于不同性質(zhì)的云有著不一樣的授權(quán)模式。因此Teradata提供客戶將已經(jīng)購買的數(shù)據(jù)庫軟件授權(quán)許可, 也能靈活部署和轉(zhuǎn)移到云平臺上。

Teradata的執(zhí)行副總裁兼首席業(yè)務(wù)官John Dinning 介紹到，“有了靈活的數(shù)據(jù)庫軟件授權(quán)，Teradata的客戶現(xiàn)在可以靈活選擇、更換、拓展到重新搭建的混合云環(huán)境，隨著業(yè)務(wù)需求的變化更換部署或移轉(zhuǎn)已購買的授權(quán)許可。不只混合云產(chǎn)品能夠享受這樣靈活式的數(shù)據(jù)庫授權(quán)，所有相關(guān)的任何工作流都可以有效地進行轉(zhuǎn)移部署到新的搭建環(huán)境。這種方式開創(chuàng)了業(yè)內(nèi)先河，也就意味著數(shù)據(jù)模型、應(yīng)用和開發(fā)工作都可以在任何生態(tài)系統(tǒng)中遷移或轉(zhuǎn)移而不受任何改變?！?

6 – 厚數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析文化也包含所謂“厚數(shù)據(jù)”的概念。

這種類型的數(shù)據(jù)被定義為能夠提供針對消費群體日常感情生活的信息。這些信息通過除了數(shù)據(jù)本身意義以外, 嘗試洞察解讀為什么消費會有特定的偏好、為什么他們會有特定的行為、為什么一直會有某種特定的趨勢等等。

“大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展得非常大，以致于讓我們認(rèn)為任何事物一定都是可以被衡量和量化”，Constellate 數(shù)據(jù)公司創(chuàng)始人Tricia Wang認(rèn)為“計算機擁有相當(dāng)?shù)牧炕芰?，而人類擁有驚人的思考深度。很多情況下,計算機無法提供‘解釋型的信息含義’，所以厚數(shù)據(jù)讓我們能夠包容那些還沒有被計算機量化的新指標(biāo)?！?

Wang的觀點又重申了Teradata最開始的主張，也就是我們要優(yōu)先考慮業(yè)務(wù)價值的產(chǎn)出成果到底為何。

Wang說，“但麻煩的是，有些數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師們很少和業(yè)務(wù)人員進行交流。如果一家出版技術(shù)叢書的公司想要賣出更多的書，那么他們應(yīng)該先問自己：今天的人們希望通過怎樣的方式學(xué)習(xí)?如果一家汽車公司想要賣出更多的車，他們要考慮的是：今天的人們對于交通工具的看法是什么，一個人待在車?yán)锏捏w驗(為了更有質(zhì)量的‘個人時間’)是否也是影響旅途中對汽車整體體驗的重要元素呢?記得要讓數(shù)據(jù)科學(xué)家分析師和業(yè)務(wù)人員一起交流、共同創(chuàng)造，這一點是非常重要的?！?

7 – 拓展和協(xié)調(diào)的能力

從邏輯上說，關(guān)于拓展性我們應(yīng)該遵循特定的規(guī)律，例如，當(dāng)大數(shù)據(jù)技術(shù)運轉(zhuǎn)到位的時候，我們應(yīng)該盡早考慮它的可拓展性。而為了把分布在不同地點的大數(shù)據(jù)分析工作流整合起來，我們還需要一定程度的協(xié)調(diào)能力：

有些大數(shù)據(jù)分析發(fā)生在本地

有些大數(shù)據(jù)分析發(fā)生在(公有)云端

有些大數(shù)據(jù)分析恰好就發(fā)生在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備中，我們通常稱之為“前端計算”

所以，不同地方里所有的分析都需要統(tǒng)一協(xié)調(diào)整合到一起。

數(shù)據(jù)分析型文化的誕生

總結(jié)一下，我們給出的建議就是，如果企業(yè)能夠接受以上7點大數(shù)據(jù)分析的重點要素，那么就可以開始利用分析技術(shù)進行更加智能化地工作，以提升業(yè)務(wù)產(chǎn)出成果。

同時，(如果大數(shù)據(jù)文化變革和優(yōu)化成功了)這樣的企業(yè)還將開始具備優(yōu)化全供應(yīng)鏈工作的能力、或者開始接觸包括設(shè)備性能的預(yù)測性維護等新的領(lǐng)域，預(yù)測性維護將會是物聯(lián)網(wǎng)中最基本、最重要的一點。

誠然，這是一個駕馭數(shù)據(jù)的境界……但Teradata在這里提出把“大數(shù)據(jù)分析文化”當(dāng)做擁抱大數(shù)據(jù)的一個關(guān)鍵，這種觀點(也許)將足夠吸引人們的胃口。