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延伸拓展
详情介绍:以往的大数据建设的核心思路都是:先建平台或数据中心,构建分析工具,打造数据应用。这样的主要问题在于,对于中小企业,由于规划能力的不足,数据基础不扎实,很难在初期设计好整体的全貌,会造成较大的建设风险。因此,在战略层面,需要解决好数据应用的价值定位(解决什么业务问题,预期达到什么样的目标);在执行层面,形成自上而下的推动过程,进行企业数据文化的培养建立。在方法论层面,我们提出以数据应用为核心的企业大数据能力建设思路:(1)应用**,先轻后重。挑选实际业务中价值的、数据基础较为完备的、数据分析诉求较为强烈的业务场景,进行固化。在应用逐步积累的情况下,数据平台的建设也会一个自然而然的过程,用户可在建设过程中,适时投入,对于反应不佳的应用可以**调整,具有更灵活的控制权与主动权。这样的方式,留有充分的试错空间,可避免投入较大成本问题;(2)先易后难,稳步推进。这类数据应用的开发,可以先从基本指标体系的建设,设定监控的KPI,监控关键业务经营指标,逐步实现企业的数据透明化运营。以此来建立和推动企业的数据文化与意识的培养。然后可以引入分析团队(通常企业内部是不具备这样的人才的),针对特定的业务场景,与业务人员深入协商沟通、确定关键业务分析目标与关键因素,借助算法与分析引擎,构建业务模型,形成智能的数据应用产品,持续评估,不断提升模型的泛化性能与可解释性,这样可引起业务人员的较大关注度与兴趣,帮助业务人员更好的进行分析与决策。让数据应用落到实处。(3)以用促管,以管优用。用一部分,理一部分,以数据产品应用,倒逼数据管理制度的优化与完善。在数据湖大行其道,以及Hadoop生态体系已*成熟的今天,我们可以尝试采用更加柔性灵活的数据标准规范。(4)数据**,人人参与。数据应用具有**的想象空间与**可能,需要充分调动与发挥企业人员的主观能动性,推动业务自主进行数据分析,让更多的业务人员能够通过统一的平台进行数据价值的洞察、分析,充分发挥业务人员的行业经验(如举办内部的数据分析竞赛),不断发掘新的数据应用,以此促进企业数字化转型进程。
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