
大數(shù)據(jù)分析怎能只是分析部門的事_數(shù)據(jù)分析師
大數(shù)據(jù)能力是以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的,融合商業(yè)決策、客戶感知、個(gè)性化服務(wù)為一體的綜合競(jìng)爭力,因此,大數(shù)據(jù)能力建設(shè)就不應(yīng)僅由數(shù)據(jù)分析部門來承擔(dān)。
要從戰(zhàn)略層面將大數(shù)據(jù)能力建設(shè)納入發(fā)展規(guī)劃。做好頂層設(shè)計(jì),把大數(shù)據(jù)能力建設(shè)與信息化銀行建設(shè)結(jié)合起來,與線上線下一體化建設(shè)結(jié)合起來,與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展戰(zhàn)略結(jié)合起來,協(xié)同業(yè)務(wù)、渠道、科技、數(shù)據(jù)分析等多個(gè)部門,做好頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃,形成“全員大數(shù)據(jù)”的氛圍,從數(shù)據(jù)源梳理、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭建、分析模式確立、外部數(shù)據(jù)交換規(guī)則等多個(gè)層次制定明確的方針與操作標(biāo)準(zhǔn),加快大數(shù)據(jù)能力建設(shè)的進(jìn)度。
要重視數(shù)據(jù)分析流程的效率提升。大數(shù)據(jù)分析的效用大小,很大程度上取決于數(shù)據(jù)的活性以及分析結(jié)果投入具體業(yè)務(wù)的速度,因此,要盡可能壓縮傳統(tǒng)BI的業(yè)務(wù)鏈條??稍陔娮忧篮妥灾辣M可能地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析結(jié)果應(yīng)用的一體化(例如,基于客戶個(gè)性的產(chǎn)品關(guān)聯(lián)推薦、基于場(chǎng)景的實(shí)時(shí)定價(jià)、自助設(shè)備界面?zhèn)€性化自適應(yīng)等),也可在傳統(tǒng)的BI領(lǐng)域中,應(yīng)用大數(shù)據(jù)的處理模式,以高實(shí)時(shí)性的中間數(shù)據(jù)層為媒介,建立效率更高、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)、管理者自定義程度更深的商業(yè)智能系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)商業(yè)報(bào)表的實(shí)時(shí)化、移動(dòng)化、定制化。
要重視人才儲(chǔ)備和技術(shù)積累。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展日新月異,數(shù)據(jù)的人才儲(chǔ)備和技術(shù)積累卻不能一蹴而就,需要相當(dāng)力度的持續(xù)投入。人才儲(chǔ)備方面,應(yīng)本著“引進(jìn)一批,培養(yǎng)一批,儲(chǔ)備一批”的原則,引進(jìn)一小批高層次技術(shù)人才,通過具體的項(xiàng)目實(shí)施,培養(yǎng)大量的存量技術(shù)人員,并通過面向高校和社會(huì)的大數(shù)據(jù)技術(shù)競(jìng)賽、資助開源社區(qū)等方式,形成廣泛而有效的人才儲(chǔ)備。技術(shù)積累方面,應(yīng)按照“開放并包,為我所用”的思路,組成大數(shù)據(jù)預(yù)研團(tuán)隊(duì),積極開展開源項(xiàng)目的篩選、驗(yàn)證、吸收工作,沿著“引入并消化大數(shù)據(jù)開源項(xiàng)目—資助大數(shù)據(jù)開源項(xiàng)目—提出并主導(dǎo)大數(shù)據(jù)開源項(xiàng)目”的路徑,不斷強(qiáng)化自身在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì),形成自身的核心競(jìng)爭力。
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