
大數(shù)據(jù)如何從信息爆炸中獲取價值
隨著企業(yè)和政府機構(gòu)試圖在日益激烈的競爭中改進服務并獲得業(yè)務優(yōu)勢,大數(shù)據(jù)的急劇增長給他們帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。
無論您身處哪個行業(yè),圍繞大數(shù)據(jù)及管理這些信息的挑戰(zhàn)都無處不在。
·金融服務行業(yè)必須滿足客戶對數(shù)字銀行服務的期望,并處理風險和監(jiān)管需求等問題;
·在醫(yī)療和生命科學領域,患者隱私及藥物開發(fā)問題使合規(guī)成為了關鍵的投資動因;
·了解客戶需求以提高服務和參與模式是旅游和交通行業(yè)必不可少的;
·在政府和公共事業(yè)領域,政府正在提高其智能及安全能力,以期更好地保護公眾;
·實時的數(shù)據(jù)可視化、匯總和詮釋對于能源行業(yè)至關重要。
毫無準備的企業(yè)可能會在應對現(xiàn)有原始信息的數(shù)量、種類和速度時手足無措。如果企業(yè)缺乏管理并處理多來源海量信息的能力,將會導致涉及整個企業(yè)層面的各類問題:
·具有更先進的信息系統(tǒng)的競爭對手將能很好地利用數(shù)據(jù)并爭奪客戶;
·盡管有更大量和更多來源,實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值將越來越困難;
·浪費大量時間過濾海量不相關的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)不能支持決策或推動其執(zhí)行;
·缺乏靈活性、分離的信息基礎設施成本將逐步增加。
政府和企業(yè)迫切需要從無關的數(shù)據(jù)中獲取洞察,并有能力對其有效利用。那些能從戰(zhàn)略上迅速響應,并從海量信息中提取真正價值的企業(yè)將能獲得關鍵的市場領先地位。
發(fā)揮信息的力量
根據(jù)Coleman Parkes Research的研究表明,亞太和日本地區(qū)62%的私有企業(yè)認為有效的信息優(yōu)化戰(zhàn)略能幫助其獲得競爭優(yōu)勢。
但是僅有不到一半的企業(yè)采用了合適的解決方案并從大數(shù)據(jù)中獲得洞察,而目前僅有15%的企業(yè)將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)納入了其企業(yè)洞察、流程和戰(zhàn)略。
企業(yè)的終極目標應是充分利用100%的信息來推動更快、更明智的業(yè)務決策。企業(yè)應能衡量信息戰(zhàn)略在新增收入、節(jié)約成本以及加速上市等方面所帶來的價值。
要想在以信息為驅(qū)動力的新時代獲得成功,企業(yè)需要信息優(yōu)化戰(zhàn)略以及可理解抽象概念的解決方案。
企業(yè)的目標是通過涵蓋所有數(shù)據(jù)形式的信息管理和分析系統(tǒng)實現(xiàn)互聯(lián)性智能。這意味著他們必須:
·建立一個敏捷的智能環(huán)境,并有合適的基礎設施來捕獲和存儲海量信息,進行實時分析并迅速適應不斷變化的優(yōu)先事項;
·對企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的信息和智能戰(zhàn)略進行整合,以獲得對業(yè)務數(shù)據(jù)的完整視圖;
·通過將洞察和理念轉(zhuǎn)化為行動而實現(xiàn)信息資產(chǎn)的全部價值。
提升客戶體驗
實現(xiàn)更好的客戶體驗是所有信息優(yōu)化戰(zhàn)略的主要目標。
改進企業(yè)搜索和分析信息的方式,以更好地了解客戶行為和需求,從而支持快速、明智的業(yè)務決策。這將有助于實現(xiàn)更好的客戶體驗和更高的忠誠度。
信息洞察應整合所有客戶信息,無論客戶如何與企業(yè)進行互動,包括通過社交媒體、微博、移動應用,以及通過電話等其它方式。信息必須在不同的業(yè)務范圍內(nèi)進行收集,同時還要解決潛在的隱私和安全問題。
先進的信息技術能夠幫助企業(yè)增強其識別客戶喜好、問題和趨勢的能力。而這些情報可被用來更好地與客戶進行互動,同時提供超越競爭對手的洞察。
這些新情報可在應用開發(fā)以及將應用遷移至云的過程中發(fā)揮作用,而云能讓客戶輕松、快速地獲得新服務。
優(yōu)化業(yè)務績效
不僅是企業(yè)需要應對海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)也分布于多個可能互不相關的業(yè)務范圍,也存在于許多不同的應用中?,F(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的另一個關鍵能力是能夠處理大量的無關信息,從而獲得能提高業(yè)務績效的洞察。
通過整合、遷移并匯總數(shù)據(jù)存儲,企業(yè)可以改進信息訪問,并降低IT運營成本。這能帶來簡單、靈活、迅速、低成本高收益的信息基礎設施,而此類基礎設施同時還具有可擴展性、模塊化特性,及可靠性。
用智能信息基礎設施替換復雜的孤立數(shù)據(jù)庫,企業(yè)能夠在需要時捕捉、存儲并提供信息,無論采用哪種應用、規(guī)模有多大。
充分利用100%的相關職能和運營數(shù)據(jù)能夠幫助客戶提高運營業(yè)績和經(jīng)營利潤,并對信息生命周期管理進行自動化處理。
信息優(yōu)化的目標為構(gòu)建一個服務于整個企業(yè),從數(shù)據(jù)安全及合規(guī),到分析和敏捷性的統(tǒng)一基礎設施。而由此帶來的快速、輕松分析信息的能力能夠幫助企業(yè)獲得更可靠的視圖,從而做出準確、有效的決策。
管理安全和風險
將能夠端到端管理100%大數(shù)據(jù)作為新目標,企業(yè)應研究更好的監(jiān)管和安全措施來應對與日俱增的風險和復雜性。
這些問題包括:不能充分利用目前所有可用數(shù)據(jù)進行及時、正確的決策所帶來的財務和法律風險,以及獲取數(shù)據(jù)并保證其是最新、最正確的。
智能信息生態(tài)系統(tǒng)可管理安全環(huán)境中的數(shù)據(jù),從而管理日常業(yè)務并降低風險。它還能利用洞察來引導企業(yè)投資和定價,并充分利用新的業(yè)務機會。
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)
不能周密部署并迅速采取行動的企業(yè)有可能面臨被劇增的大數(shù)據(jù)淹沒的風險。
另一方面,那些能夠?qū)嵤┤娴钠髽I(yè)級信息優(yōu)化戰(zhàn)略的企業(yè)所獲得的回報將是非常巨大的。
這一戰(zhàn)略有助于縮小潛在的和最終實現(xiàn)的業(yè)務成果之間的差距??傊梢苑譃槿笠兀?br />
·能捕獲、存儲、復制并擴展數(shù)據(jù)的信息基礎設施;
·管理、保護、治理并充分利用數(shù)據(jù)的信息管理;
·搜索、分析、理解數(shù)據(jù)并對其采取行動的信息洞察工具。
能夠從自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)中獲得深入洞察和價值的企業(yè)將開始收獲其實質(zhì)性的信息回報。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10