大數(shù)據(jù)項目緣何失敗？分析模型需要與業(yè)務(wù)相結(jié)合

大數(shù)據(jù)項目緣何失??？各位有木有想過其中原因呢？！你的業(yè)務(wù)結(jié)合分析模型進行分析預(yù)測了嗎？建模人員需要將自己的數(shù)學(xué)知識和企業(yè)的業(yè)務(wù)知識相結(jié)合。不能解決具體業(yè)務(wù)問題的算法寫的再好也不能為企業(yè)所用，不適合企業(yè)業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)項目又如何成功呢？

目前主流的商務(wù)智能和分析應(yīng)用主要關(guān)注的是如何從已有數(shù)據(jù)中提取業(yè)務(wù)價值，反映公司發(fā)展、客戶行為和業(yè)務(wù)趨勢。是面向過去的。而一些新興的數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)把目光投向了未來——預(yù)測分析。企業(yè)通過采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)測未來可能發(fā)生的事情。

但是，預(yù)測建模和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要想準(zhǔn)確地預(yù)測出客戶行為，制定有效的企業(yè)戰(zhàn)略，需要處理大量的多種類型的數(shù)據(jù)。醫(yī)療保險和醫(yī)療保健服務(wù)供應(yīng)商Highmark負(fù)責(zé)企業(yè)信息戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)分析的副總裁Mark Pitts表示，要真正落實預(yù)測分析，企業(yè)需要做的不只是給分析人員配備預(yù)測建模工具這么簡單。

現(xiàn)在通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家和統(tǒng)計分析人員自己寫算法，構(gòu)建預(yù)測模型。Pitts認(rèn)為，算法和分析模型需要經(jīng)歷創(chuàng)建、測試和運行的階段，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生之前，這些工作應(yīng)該是已經(jīng)做好了的。“要解決一個問題，其實百分之八十的時間都花在信息收集上，而信息收集一開始就應(yīng)該和業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)。”

Pitts認(rèn)為，大數(shù)據(jù)項目一開始就要有建模人員參與其中，建模人員需要將自己的數(shù)學(xué)知識和企業(yè)的業(yè)務(wù)知識相結(jié)合。不能解決具體業(yè)務(wù)問題的算法寫的再好也不能為企業(yè)所用。在Pitts的團隊里，他總要讓數(shù)據(jù)分析人員和業(yè)務(wù)人員多交流，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家了解自己要解決的問題，這樣他們才能充分利用數(shù)據(jù)，解決業(yè)務(wù)問題。

技術(shù)與業(yè)務(wù)不能各自為政

咨詢公司Hurwitz & Associates的總裁兼CEO Judith Hurwitz也同意Pitts的觀點。她認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析項目主要是對數(shù)據(jù)進行挖掘，找出和企業(yè)相關(guān)的信息。這個過程中，需要建模人員與業(yè)務(wù)用戶的合作。建模工作不能孤立地完成。

隨著企業(yè)不斷的收集、存儲和分析大數(shù)據(jù)，企業(yè)利用數(shù)據(jù)的方式也在發(fā)生改變。她說道：“一開始的時候，企業(yè)更感興趣的是數(shù)據(jù)收集，把一堆數(shù)據(jù)放到Hadoop或者其他存儲系統(tǒng)里。慢慢地，企業(yè)更希望合理利用數(shù)據(jù)，達成具體目標(biāo)，比如增加利潤、節(jié)省支出等。這意味著預(yù)測模型的構(gòu)建需要以具體的業(yè)務(wù)目標(biāo)為基礎(chǔ)。”

咨詢公司Abbott Analytics的總裁Dean Abbott也認(rèn)為，如果建模人員不了解業(yè)務(wù)，預(yù)測分析就不能發(fā)揮出價值。“無論是不是大數(shù)據(jù)，建模都應(yīng)該以特定的業(yè)務(wù)問題為基礎(chǔ)。我見到過很多公司的數(shù)據(jù)項目都因為技術(shù)人員不懂業(yè)務(wù)而失敗，結(jié)果往往是建模本身很好，但卻沒法實際應(yīng)用。”

成功的項目來源于無數(shù)次的失敗

Pitts介紹到，在他的公司，業(yè)務(wù)問題和相關(guān)的數(shù)據(jù)集一旦確立，預(yù)測模型的開發(fā)基本上是一個可迭代的過程。分析團隊會創(chuàng)建多種不同的模型，比如線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而找出最適合使用的應(yīng)用程序。在建模的同時，技術(shù)人員會建立獨立的數(shù)據(jù)沙箱，包含相關(guān)信息，并且與數(shù)據(jù)庫隔開。這樣技術(shù)人員就可以深入了解不同的選項，測試不同的樣機模型。確保模型能夠正常交付使用。

Pitts所在的Highmark公司使用的是SAS軟件供應(yīng)商的數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具。他們的建模首先關(guān)注的是對保險理賠和健康檔案的分析，公司借此判斷哪些患者需要額外的醫(yī)療服務(wù)（比如沒有接受接種育苗、后期護理的人）、哪些人的癥狀表明他有可能患有疾?。ū热缣悄虿?、心臟?。?。分析團隊也會關(guān)注臨床干預(yù)，幫助患者快速恢復(fù)健康，或降低醫(yī)療成本。

因為數(shù)據(jù)科學(xué)家需要嘗試不同的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，所以這個過程要花費較長時間，而且經(jīng)常會失敗。Pitts指出，正因為如此，項目需要獲得高層領(lǐng)導(dǎo)者的支持，這樣才能保證項目能夠持續(xù)下去。項目管理者要讓業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)了解項目的特點，不能讓項目因為失敗或成本過高而流產(chǎn)。