企業戰略大數據

Ⅰ 大數據戰略、管理與生態

大數據戰略、管理與生態
大數據這個話題，從西到東，從IT業內到政府官員，已經火了兩年，但還沒有完全一致的定義。目前業界一般認同Gartner的描述，即：凡是具有「3V」特性的數據集，就是大數據。其一為Volume，極大的數據量；其二為Variety，極復雜的數據類型與數據來源；其三為VelocITy，極高的數據產生、傳播，以及反應速度。
在我看來，組織決策者要跨越大數據時代的「數據鴻溝」，就需要具備大數據戰略、大數據管理和大數據生態三大能力。
大數據戰略：視野，觀點，價值
大數據的價值已經為電商、快消、廣告等多個行業的案例所證明，但挖掘出大數據的價值並不容易。我認為，企業決策者在制定大數據戰略時，需要從Vision（視野）、View（觀點）、Value（價值）這「新3V」入手。
第一點從視野講，企業CEO一定要把大數據、雲計算作為企業核心戰略，而不能僅僅把大數據當成是企業IT管理的一個方面。要下決心投入，無論軟體方面還是硬體設施。
第二是要有企業自己的觀點，即收集和處理數據的策略。例如股市，大家很多時候面對同樣的數據，但是對數據的處理方式是不一樣的，有些人說股市下行時候投入，有些人說股市下行時候要撤出。對同樣的數據，甚至同樣的軟體，決策方式、觀點不一樣，處理結果就會大大不同，這個應該成為公司決策體系的一個核心。
第三是價值，要在確定思路後，把對數據的分析，轉化為能解決實際問題的執行，從而實現大數據的價值。正如馬雲最近所舉的例子，在淘寶上比基尼賣得最好的省份是哪兒？是內蒙古和新疆，而不是人們通常會認為的海南、廣東等沿海地區。大數據能幫助人們發現事物間隱藏的內在關聯，但並不意味著能直接帶來社會和商業價值。如果你是泳衣、防曬霜的生產商，又會制定怎樣的營銷策略呢？
大數據管理：簡易、開放、靈活
大數據戰略重要，但更重要的是如何執行，也就是大數據管理問題。也可以通過三步走的方式來解決。首先是如何獲取、存儲和保護數據；其二是數據豐富，即如何清洗、發現不同數據間的數據相關性；其三是數據洞察力，即通過分析、呈現與決策工具獲得洞察力，並最終通過付諸行動，產生價值。
微軟的大數據管理平台，有著對大數據生命周期的全方位考慮，這也是為什麼我們將Hadoop等開源架構，整合到微軟的大數據平台里，一方面是將Hadoop作為對非關系型數據處理的補充；另一方面是將Hadoop作為一個服務，整合到微軟的公有雲與私有雲平台中。值得強調的是，微軟不是簡單地將Hadoop遷移到微軟的大數據平台上，而是真正的融合，會系統地考慮其可用性、可靠性、安全性、部署的簡易性與靈活性，乃至對Hadoop上工具的集成與優化。與此同時，微軟也會堅持開源的原則，將在Hadoop上做的一些研發工作回饋給社區，與社區形成良性互動。
大數據生態：平台商、數據商、開發者、數據玩家
未來的大數據生態，同樣會遵循最樸素的市場規則，不同角色的組織和個人，通過逐漸成熟的交換機制，各取所需——平台商提供數據交易、數據分析的場所和基本工具。
原始數據商提供自由交易的數據集；開發者提供基於數據集的應用和服務，以及定製化的分析和呈現工具；數據玩家如同股民，在市場中尋找值得投資的數據集或者機構進行投資，獲得回報；現在人們炒房、炒股、炒黃金，將來或許人們會炒數據。
微軟已經通過Windows Azure上的Marketplace在進行這樣的嘗試，目前主要針對的是商業用戶，已經能將第三方解決方案提供商、服務提供商、模塊提供商和最終的商業用戶通過這一虛擬市場聯結在一起，可以發起自由交易。在這個基礎上，我們又延伸出一個數據集市，讓數據集的擁有者可以把數據發布到集市上，提供很多很細致的數據集，小到電影院座位和路況，大到國家宏觀經濟發展數據。這就能讓開發者可以通過微軟的一些簡單易用的API或者工具，把這些數據整合到自己的環境里，開發新的應用。
這樣的大數據生態顯然是健康、可持續的。對微軟、亞馬遜、谷歌、VMware這樣的平台商而言，專心做好底層雲計算基礎架構和大數據服務平台；對淘寶、中國移動、政府各部委這樣的數據商來說，原本只能自己用的數據，在這個模式下可以產生更多的社會和商業價值；對Salesforce、SAP、用友、金蝶等應用開發商來說，傳統的、非常困難的、非常繁瑣的數據整合，現在通過這樣一個集市，可以首次實現把不同應用系統產生的數據整合起來，發現價值；對數據玩家來說，能夠有一個朝陽式的投資平台可供選擇，且不那麼容易被大機構操縱。
當數據公開、數據交易和大數據應用成為自然而然的習慣時，或許我們才可以說，大數據時代真的來臨了。

Ⅱ 如果您是大數據負責人,現在需要制定公司大數據戰略,您認為該戰略應該包含哪些

如果我是大數據負責人，公司制定大數據戰略的時候大數據應該包括消費者群體的定位、產品的優化路徑、消費市場的發展動向。需要按照以下三個方面來闡述分析。

首先如果我是大數據負責人，我在制定公司大數據戰略的時候會分析消費者群體的定位，這樣子方便公司精確營銷。

其次如果是我大數據負責人，我在制定公司大數據戰略的時候會分析產品的優化路徑，這樣子方便產品可以更好地佔領市場。

再者如果我是大數據負責人，我在制定公司大數據戰略的時候會分析消費市場的發展動向，這樣子可以更好地進行產業結構的優化。

大數據負責人在制定公司大數據戰略的時候注意事項：

1、需要結合市場的變化來制定戰略。

2、需要結合消費者的需求來制定戰略。

3、需要認清發展的局勢來制定戰略。

Ⅲ 大數據時代下企業戰略轉型的方向和途徑是什麼

大數復據（big data），指無法在一定時間范圍制內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

Ⅳ 實施大數據戰略的企業有哪些特點

因此，那些成功地實施了大數據戰略的企業都具備哪些主要特點呢？
建立信息中心文化
那些已經成功實施了大數據策略的企業都知道，僅僅是對海量的數據進行收集是無用的。關鍵在於對所有收集的重要數據信息進行正確的分析，從數據檢索中找出有助於正確的經營決策的信息。成功部署了大數據策略的企業都建立了信息中心文化，企業的所有員工都充分認識到良好的分析和可視化的信息的可能性。信息可視化效果越好，您才能根據這些信息做出更好的企業決策。美國貨物運輸公司US
Xpress就是這方面的一個很好的例子，通過iPad，該企業所有的卡車司機都能及時的掌握所有必要的信息，及時他們仍在運輸途中。整個企業圍繞信息的充分利用來做出業務決定。
不斷創新和保持領先的動力
大數據使得企業能夠在激烈的市場競爭中保持領先的競爭優勢，並不斷的重新發掘企業自身。這些企業都在引領著市場。他們都是新技術的創造者和早期採用者，其創新的動力使他們在很早之前都早已經實現了大數據策略的部署。如果您想充分享受到大數據的策略的優勢，您的企業最好是新技術的創造者或早期採用者，從現在起點5到10年內，大數據將成為商品。
集中式數據存儲
大數據是海量的數據，每天都能夠達到數百萬GB甚至更多。所以，為了開始您企業大數據戰略的部署，您需要首先收集大數據。大數據企業最為強大的特徵之一便是他們收集一切的數據：包括社交媒體數據、工作日誌數據、感測數據等。然後對這些數據進行存儲，之後決定您的企業是否需要這些數據。利用Hadoop，數據信息的存儲成本應該不是一種障礙，您的企業可以使用商品硬體，以非結構化和半結構化的形式保存其原始格式，這樣可以在您不使用這些數據時為您節省資金。您可以存儲任何您所能收集到的數據信息，並將其存儲在一個集中的位置，以防止IT基礎設施各自為政。

Ⅳ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

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書名：企業的大數據戰略

作者：[荷] 馬克·馮·里吉門納姆

譯者：盛楊燕

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2017-5-1

頁數：260

內容簡介：

 據估計，我們現在每兩天產生的數據，相當於人類文明伊始至2003年所產生的數據的總和。而且，隨著幾乎所有的一切事物都被數字化，人們預計可用數據量將每兩年翻一番。大數據能讓企業制定更好的決策，從而提高效率、節約成本、增加收入。但是許多企業還沒有認識到它的好處……即便認識到了，也許還不知道如何利用。

 《企業的大數據戰略》用通俗易懂的語言深度解析大數據的7大特徵、8大事實、7大趨勢，360度剖析大數據落地的18個行業，明確7種最重要的大數據崗位，分享30餘個領先企業的成功經驗，為大中小企業提供了構建大數據戰略和關鍵大數據能力的清晰路線圖。

 《企業的大數據戰略》也探討了亞馬遜、蘋果、耐克、迪士尼、殼牌、沃爾瑪、摩根士丹利、洲際酒店等知名企業利用大數據戰略獲益的做法，揭示了如何利用大數據的力量為企業服務。

作者簡介：

 全球頂尖大數據影響力人物之一，一站式大數據商店Datafloq創始人，荷蘭Data Donderdag大數據論壇聯合發起人，旨在通過連接全球大數據市場上的所有利益相關者，打造一個大數據生態系統。

 既是洞悉趨勢的大數據戰略家，也是思想深刻的著名演說家，在大數據、區塊鏈、物聯網和顛覆性創新方面擁有豐富的經驗，為大中小企業制定大數據戰略提供建議。

Ⅶ 企業如何運用大數據戰略快速發展

運用大數據戰略實踐的關鍵問題不是數據規模或高精尖技術，而是如何利用數據迅速產生價值，如何用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。這其中關鍵問題的確不是數據的大小，而是如何利用數據迅速產生價值。
一、用數據為經營管理提供幫助
信息化時代市場競爭進一步加劇，企業的運作越來越復雜，充滿了各種風險和不確定性，企業核心能力的主要差異越來越體現在各個細節之中。若仍依靠定性和數據統計簡單分析，憑經驗大致判斷問題形成改進方案的做法，難以在現代市場競爭中取得優勢地位。用數據建模的方式自動識別問題並採取行動，可以更好地為企業經營管理服務。未來的金融競爭一定會比拼數據建模能力，若不盡快在精準營銷、風險識別、產品個性化定價等方面開展數據建模實踐，就很難形成相應的核心競爭力。
二、數據應用要面向解決企業問題
企業為迎接數據時代的到來，需要建立一支數據分析隊伍，並設置獨立的部門。他們的職責任務就是用數據幫助尋找和解決企業經營管理中存在的問題，提升企業的核心競爭能力。
數據專業人員由於專業特點的局限，對業務知識掌握和理解存在缺陷。數據人員要主動學習業務知識，嘗試在某一局部用數據發現和解決業務問題，然後與業務人員交流討論，看是否能夠對業務有些幫助。數據應用先不要涉及解決復雜的問題，避免起步階段遲遲無法打開局面。最好從解決簡單問題做起，可以考慮直接引入其他外部公司的成功實踐，迅速產生實際成果，讓大家快速看到數據應用帶來的成效。
三、面向問題收集和管理數據
傳統金融行業因為過去IT資源相對昂貴，本著節省開銷的考慮，只記錄與金融交易相關的數據，這造成其數據所覆蓋的范圍較窄，難以支撐大規模的數據應用。
現代IT技術降低了IT成本，同時隨著數據應用帶來價值的提升，各金融企業擴大數據收集范圍和粒度的意識普遍提高，為更大規模和更加深入的數據應用創造了條件。
四、確定數據的擁有者
企業會產生大量數據，不同業務單元和部門所產生的數據不同，數據使用的情況也不同，很可能會形成企業內的數據交叉使用。為避免內部的數據使用沖突造成數據的混亂，就需要明確各數據的主人，賦予其管理數據的責任和權利。數據擁有者要管理保護好自己的數據，同時要考慮如何讓這些數據產生更大的價值。
五、共享數據平台支持服務
數據應用需要配套的軟硬體環境支持，需要在企業內建設一套共享的數據應用平台環境，並安排專業團隊提供服務支持。
大數據工作的重點不是數據規模或高精尖技術，而在於用數據改變企業的經營管理方式。企業越早從數據中洞察事實，並據此快速做出行動越早受益。不要將資源投放在建設豪華的設備環境和隊伍上面，不用先准備大規模數據，只要開始實踐就會有收獲。

Ⅷ 大數據 引發企業管理變革

大數據 引發企業管理變革

大數據帶來新一輪信息革命的同時，掀起了一場管理革命，在經營管理層面上給企業帶來諸多變化。

目前，國內大數據已基本具備發展土壤：企業數據從數量和多樣性上有質的提升，數據價值得到較高認同。本文嘗試以大型國企(央企)為研究對象，探索大數據對企業管理變革的影響及企業的應對之策，希望對企業大數據管理和利用有所裨益。

大數據引發企業管理變革

從理論角度來講，之所以說大數據掀起企業管理變革，背後有兩個密切關聯的因素。

一是大數據的本質與管理的核心因素高度契合。一般認為，管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以說大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。

二是大數據由資源到資產的轉變。大數據時代，數據在各行業滲透，漸漸成為企業戰略資產。擁有數據的規模、質量直接決定了企業的核心競爭力以及市場洞察力，也影響著企業的戰略調整，數據意味著巨大的投資回報。

央企大數據管理機遇與挑戰並存

大數據發展對不同行業、發展階段及規模的國有企業有著不同影響。特別是大型央企，在利用大數據方面起點相對較高，受益更大。對於央企來說，大數據對其經營管理意味著什麼？

第一，機遇方面。一是體現在信息化建設投入上。大型央企有實力對企業的信息技術進行投資，應用較先進的技術，保障企業數據有效管理和利用。此外，國有企業管理延續性較強，總體較穩定。二是體現在頂層設計上。大型央企在大數據管理的頂層設計上具有優勢，可以對企業數據化管理進行系統規劃。三是體現在政策優勢及人才隊伍上。

第二，面臨的挑戰。一是信息體系建設十分迫切。一般大型國有企業數據量龐大，從信息挖掘層面講，這需要合理的技術搭配。此外，從組織結構來說，大數據對信息技術部門與業務部門之間的密切配合提出了更高要求。二是注意信息安全防範。三是人才儲備不足，對相關數據挖掘分析人才的吸引力和培養水平有待提高。

央企開展大數據管理的探索與展望

如何開展大數據管理？對於國內央企來說，要有一條符合自身發展特點的大數據管理路徑，在信息化建設中，打造「數據化企業」。

第一，做好大數據資產的篩選和評估。對國內央企來說，這分為事前和事後兩個階段。事前是從思想上重視大數據對企業的影響，將數據作為企業的核心資源來看待。事後是要在企業內部對大數據進行從資源到資產的篩選，對什麼樣的大數據可以成為資產進行評估。

第二，集約開展頂層設計、系統規劃。大型央企下屬單位眾多，企業管理結構不同，情況相對復雜。要發揮系統優勢，必須對數據化進行統一科學設計，避免重復建設、各行其是、互不兼容，充分發揮信息技術對數據分析的作用。

第三，強化數據管理，重視數據安全。在數據管理上，央企可以結合現有企業信息化建設，將企業數據管理推向縱深。數據管理事關企業核心競爭力和戰略目標，必須有戰略高度。數據收集和管理要「廣撒網」，發揮各部門的協同效應。不僅要關注綜合性數據和關鍵數據，而且要關注基礎數據，要深度利用、挖掘數據。同時，要特別重視數據安全，從技術和制度層面保障數據安全。

第四，優化內部運營模式，加強外部合作。央企應確立面向客戶的價值服務導向，針對需求，重新制定、優化企業的制度、流程，增加數據收集、管理和分析環節，設計適應市場競爭的商業模式和內部運營模式。要加強與外部的合作。與外部企業、科研院所、行業協會等機構進行交流合作，實現數據技術、資源和平台互補。同時，加強上下游產業鏈相關企業的數據管理合作，在數據收集、分析、共享方面開展互助。

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