A. 正確運用避免陷入大數據的「陷阱」
正確運用避免陷入大數據的「陷阱」
通常,對於新的IT關鍵詞必定會出現「反對派」。最近,「大數據」就成為被攻擊的對象,諸如「大數據失敗論」等論調也明顯增加。
業界對大數據抱著極大的期待,這一點從大量的大數據研討會和展示會風潮就足以證明。這些年來,除了雲計算浪潮,缺乏熱烈話題的IT業界而言,大數據是期待已久的大型關鍵詞,也許大數據會成為恢復業界活力的強心劑。
與此同時,日本政府提出新的IT戰略--「將行政數據向民間開發,以便不斷創造新商務」。也就是說,如何有效利用數據,推動商業成功,業已成為國家戰略的一環。
雖然筆者既不是強烈的贊成派也不是反對派,但通過以往的采訪經驗,對處理數據的難度有著清醒的認識。更何況涉及到大數據,其難度顯而易見。
筆者周邊很多人對大數據也有著各種不同的看法,提出各種問題。當然這些對於IT業界的讀者而言,都是理所當然的事情,筆者說這些也許是班門弄斧了。但是,正是這些眾所周知的道理通常也是非常重要不可忽視的。因此,下面筆者將重新提出大數據的「陷阱」,探討如何才能避免運用大數據的失敗。
是否真正需要大量的數據
首先,必須明確的一點是,是否真正需要大量的數據。
在一次活動中,一位統計分析的專家在談到大數據時說:「本來統計分析學是如何通過少量的取樣,去了解事務整體的學問。例如,電視的收視率調查就是一個典型的事例,這類調查就是通過極少的樣本,來掌握日本全國的收視狀況。如果目的明確,並不需要大量的數據。」
由於上述言論出自目前作為「數據科學家」備受矚目的統計分析方面的專家之口,讓筆者不禁大吃一驚。這就是說,只要有一定量的數據,無關數據數量,分析的結果並不會有很大的差別。如果果真如此,不禁讓人產生懷疑,即到底大數據是為何而存在。
聽到上述觀點,使人感到大數據所面臨的矛盾的應當不僅僅是筆者一人。本以為通過大數據分析,滿懷期待能夠發現以往沒有認識到的新的東西,但有時其結果不過是已有所知的事實而已。如果企業為系統開發投入數十億日元,得出的不過是證明資深職員「經驗」的結論,這也未免讓人難以接受。
正因為如此,就有必要重新考慮為何需要大數據這一問題。例如,企業需要明確通過將有交易往來的公司和社交媒體等本企業外的大量數據進行組合,是為達到何種目的等,即有必要事先制定大數據的目標。
數據的「質量」有無問題
第二點是由誰來維護大量的數據,即數據的「質量」如何能夠得到保障。
筆者曾聽說這樣一件事。某企業的總經理每個月都會收到有交易往來的IT供應商的宣傳(PR)雜志,但收件人的頭銜不是「總經理」,而是他曾經兼任公司CIO時的頭銜「常務董事」。雖然將頭銜搞錯,但還是都能收到,因此並沒有太在意。但當這家IT供應商的總經理到公司進行禮節性拜訪時,就提出了希望改一下頭銜的想法。
而這家IT供應商的新的賣點是大數據,公司的總經理當場表示回去馬上會進行修改。起初以為這點事情對於運營大數據業務的IT供應商而言不過是舉手之勞,一定會進行糾正。但是,等到下一個月他收到的的PR雜志時,發現收件人的頭銜仍然是「常務董事」。這位總經理通過兩本PR雜志感到彷彿看到了大數據的現狀,因此他非常失望地說:「歸根到底IT供應商並沒有維護顧客資料庫」。
上述例子雖然是顧客數據,而不僅僅是顧客數據,說到大數據必然還需要處理很多各種各樣的企業外部的數據。但是,這些數據是否是最新數據,其數據的精確度又如何等數據的「質量」就會非常重要。分析出處不明的數據將毫無意義。如果顧客數據不能隨時進行維護,也就不會產生任何價值。不應當將當初以為是寶山的大數據,變成一座堆滿垃圾的山。
是否忽視了現場職工的工作干勁
第三點就是企業不僅應當努力培養數據科學家,同時也需要提升現場職員的分析數據的能力。如果在店頭等現場直接接觸顧客的員工變得「擅長數字」,他們也能夠常常通過數據考慮事情並進行判斷,這樣的企業必定會強大起來。
例如,有一家超市的店頭銷售員就從與顧客的對話中得到啟發,通過購進新的商品或是改變商品陳列的方法,提升了銷售額。又比如,在特快列車上負責銷售的員工,發現似乎「可吸煙座位的咖啡暢銷」,當他整理出不同列車的銷售業績,結果發現確實是如此。於是決定在吸煙車廂集中推銷咖啡,結果咖啡的銷售量明顯增加。
當然,通過現場增加的銷售額,也許和利用大數據獲得的銷售數字相比很小,而且其分析能力也遠遠不及數據科學家。但是即便如此,如果通過將這種方式橫向拓展到其他現場,積累的數字也會非常可觀。同時,最為重要的是,這種方式能夠提升現場員工的工作動力。
實際上,某零售企業自從將其銷售分析統一由總公司實施後,店頭員工就失去干勁,甚至出現退職的員工。這說明只依靠上級的指令,則會降低現場的職業道德。因此,這家公司決定給予現場員工自由分析判斷的職能,由此店頭又重新恢復了活力。雖然大數據非常重要,但是如果將許可權集中在某些部門,則會導致現場喪失工作干勁。
以上三點實際上不僅僅對大數據而言非常重要,而且同時適用於整個信息系統。大數據是IT業界期待已久的關鍵詞,為使其成長壯大,就需要腳踏實地的努力,而不應被其華麗的部分所束縛擺弄。正因為如此,筆者認為提出的上述三點需要重新銘記心中。
B. 什麼是大數據 大數據是什麼意思
大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
(2)別讓大數據變成禁錮環擴展閱讀
大數據的價值體現在以三方面:
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型;
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
C. 為什麼大數據時代讓我們生活變得沉重
在大數據高速發展並不斷拓寬應用邊界的同時,監管卻無法及時跟上,以至於一些缺乏操守和剋制的公司,惡意泄露甚至出售用戶隱私,對大家的生活造成很大影響。
大數據給我們帶來了如此大的便利,可能會導致我們過度依賴它,導致最後我們總是聽同一類型的歌,看相似觀點的新聞評論,我們最後可能被大數據困在某個小圈子裡,無法聽見外面不同的聲音,從而使我們變得狹隘。所以大數據的使用也是需要慎重的,它只是一個工具,而不要完全被工具左右了。
提出人物
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:「數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日,卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
D. 數據閉環是什麼意思
問題一:如何打造有價值的數據閉環? 回答之前先說一下大數據近況吧,
大數據被廣泛而熱烈地討論著,數據本是一個樣本的東西,但是科學技術讓它變成了高大上的存在,改變著人們的生活生產方式。大數據可以告訴我們個人行為習慣,企業發展趨勢,城市交通現狀,人口組成變化等等等等,在龐大的社會資源面前,大數據幾乎可以被運用到任何一個行業和領域。但是要讓大數據真正做到有價值,並不是件容易的事。
什麼樣的數據是有用的?
在以流式方式產生數據的時代,並不是什麼培鉛都能拉到籃里成為菜,從海量數據中獲取有價值的那部分才是關鍵的。很多企業積極緊跟大數據的腳步,開展大數據建設,但卻存在盲目收集數據並進行分析的情況,更多數據不意味著就可以轉化為有意義的洞察。無論整體規劃、技術平台還是業務流程,大多數企業並未針對大數據分析做出特別的調整與變化,所以在大數據建設上也就無法獲得預期的效果。
形成數據閉環的重要性
數據的准確、真實、全面、精細,都是影響最終分析結果的因素,可實踐的數據才能讓企業獲得前瞻性的預測。數據從一端流向另一端,無可避免會產嫌大生轉化率的問題,很多企業或行業無法完善流轉間的數據留存,無法清晰統計轉化的方向,如果數據本身不靠譜,那麼結果也只能「呵呵」了。只有實現完整的數據閉環,才能讓數據挖掘、數據分析變成商業價值。從布點、收集、存儲、刷新、識辨、關聯、挖掘、決策、行動、再到反饋,這樣一個閉環,才能讓數據驅動業務。搭建一個適應大數據時代的技術架構,讓企業轉型變簡單。
解決方案:
那麼如何達到這個效果呢?你僅僅需要一個端到端的解決方案,它幾乎沒有數據源限制,從常見的數據源里,無論數據量大小,結構化還是非結構化,一次性的還是持續性的數據,均可直接導入,還可以自主選擇數據的時間和方式。建立在Hadoop集群上,數據集成、數據准備、數據挖掘(全量運算)、數據分析、數據可視化(數據輸出),形成一個循環的過程,連接數據就可以實時得到分析結構。它還擁有強大的企業級數據管理能力,配合靈活的集成點,更利於數據流依賴關系的管理。可以輸入、輸出數據或者建立數據關聯,也可以進行數據存儲和分區、壓縮,保留策略、數據分析、來源分析和元分析。幾近完美的它就是:亦策大數據平台,網址是:ebistrategy。
數據是非常強大的,然而通過數據轉化得到清晰有價值的結論並不是一間容易的事。不是為了大數據而大數據,重要的是從你的原始數據中找到切實的規律,擴展到每個公司層級,讓整個公司數據能力工程化,細化准確的數據,完整的數據閉環,讓企業在海量數據中獲芹中豎得有價值的分析,制定可執行的方案,最終推動企業業務發展。
希望可以幫到你。
問題二:如何實現數據管理閉環 閉環式管理體系是一個完整的管理體系,它能幫助公司管理者同時管理好戰略和運營。管理者在制定明確的戰略目標後,根據這些目標分配資源,明確運營措施的優先順序,迅速確定這些決策對運營和戰略的影響,以及在必要時更新他們的戰略目標。
第一階段
制定戰略公司在制定戰略前,首先要對公司的使命、願景和價值觀達成共識,樹立正確的思維模式,接著要對公司自身的優勢和劣勢有清楚的認識,並仔細分析外部環境和競爭對手的情況,以尋求機遇、應對威脅(即SWOT分析)。在摸清了公司內外的狀況後,公司可選擇是發揮現有競爭優勢或內部能力(邁克爾・波特的低成本與差異化戰略選擇,資源基礎型戰略),還是選擇尋求全新的競爭定位(藍海戰略、顛覆性戰略)。
第二階段
轉化戰略一旦制定好戰略,管理人員需要將戰略轉化為可以明確傳達給所有部門和員工的目標和措施。本文兩位作者始創的戰略圖和平衡計分卡在這一階段非常有用。戰略圖將戰略目標按主題劃分,而平衡計分卡則將戰略目標和績效衡量指標緊密地聯系在一起。在這一階段,對於將用在實施一系列戰略舉措的資源,公司還要確定和審批,並為每個戰略主題指派一名高管負責到底。
第三階段
規劃運營在確定了戰略目標、衡量指標和各項戰略舉措後,公司接下來會制訂運營計劃,列出為實現戰略目標而將採取的一些行動。這一階段從確定流程改進項目的優先順序開始,然後是制訂詳細的銷售計劃、資源能力計劃,以及運營和資本預算。公司在這個階段可以運用的工具和流程非常多,如質量和流程管理、作業成本核算、資源能力規劃,以及動態預算等。
第四階段
監督和學習在實施戰略和運營計劃的過程中,公司要定期回顧運營數據以及外部環境和競爭對手的有關數據,評估取得的進展,並確定戰略實施存在哪些障礙。需要注意的是運營回顧會議和戰略回顧會議要分開舉行,盡管這兩類會議的與會人員可能相同。如果這兩類會議安排在同一天舉行,則要制定完全不同的議程,確保戰略討論的時間不被運營討論所擠占。
第五階段
檢驗和調整戰略在最後階段,公司要對現有產品和客戶的成本與收益進行分析、研究戰略和業績之間的相關性,考慮戰略所依據的假設是否已經過時或者存在問題,必要時及時調整戰略,從而開始新一輪的系統循環。
問題三:在質量管理體系中「閉環」是什麼意思 質量管理體系中「閉環」是指:
1、質量管理體系所有過程要有衡量標准,衡量過程運行的好或差。
2、針對質量管理體系過程的運行要進行監視和測量,及時發現偏差。
3、採取措施消除偏差。
4、分析偏差產生的根本原因,改進過程消除偏差產品的根本原因。
5、以上過程周而復始就形成了「閉環管理」
問題四:安全閉環管理是什麼意思 也是運用PDCA的管理模式,計劃、實施、檢查、改進。
問題五:什麼叫「管理閉環」? 通俗地講,就是PDCA循環。只不過換了個名詞而已。當然,涉及的內容也確實高級了一些,如涉及企業的整體戰略戰術等。
問題六:開環和閉環代表什麼意思? 數控機床中開環、閉環與半閉環系統的組成、原理和應用特點。
開環伺服系統由步進電動機和步進電動機驅動線路組成。數控裝置根據輸入指令,經過運算發出脈沖指令給步進電動機驅動線路,從而驅動工作台移動一定距離。這種伺服系統比較簡單,工作穩定,容易掌握使用,但精度和速度的提高受到限制。只用於經濟型數控機床。
閉環伺服系統由伺服電動機、比較線路、伺服放大線路、速度檢測器和安裝在工作台上的位置檢測器組成。這種系統對工作台實際位移量進行自動檢測並與指令值進行比較,用差值進行控制。這種系統定位精度高,但系統復雜,調試和維修困難,價格較貴,主要用於高精度和大型數控機床。
半閉環伺服系統的工作原理和閉環伺服系統相似,只是位置檢測器不是安裝在工作台上,而是安裝在伺服電動機的軸上。這種伺服系統所能達以的精度、速度和動太特性優於開環伺服系統,其復雜性和成本低於閉環伺系統,主要用於大多數中小型數控機床。
問題七:閉環控制指什麼? 環控制是控制論的一個基本概念。指作為被控的輸出以一定方式返回到作為控制的輸入端,並對輸入端施加控制影響的一種控制關系。現在蘭博三思試驗機可以實現三閉環控制
問題八:汽車中所說的開環和閉環是什麼意思哦??????????????? 說的通俗易懂一點,開環就是ECU只收集信號數據,不做其他動作。而閉環既要採集數據,也要根據數據對執行器進行控制調整。
問題九:什麼是半閉環與全閉環 是指控制方式?,全閉環是指控制輸出完全是根據反饋信號來控制,半閉環是指只有部分控制是根據反饋信號執行的。
問題十:開環和閉環區別 開環和閉環都是控制方面經常使用的術語。開環控制就是沒有反饋系統的控制,比方你家使用的調光台燈,旋鈕調節到哪裡就是哪裡,感覺不對可以再次調節一下。
閉環控制,一般由人們設定目標,由電路自己的檢測電路實行反饋檢測數據。達到跟蹤設定的操作過程就叫做閉環控制。比方自己家的空調系統,就是一個閉環的控制,高級的在遙控手柄這方面檢測室內溫度,做一個比較大的閉環控制。中央空調更是需要使用更高一個等級的閉環控制才能夠保持若幹部位的均衡溫度。