博科BI:互联网时代的传统企业如何构建大数据?

    在传统的消费年代,商家对消费者的购买行为分析止于购买即可。而当移动互联网出现之后,消费者购买后又多了个动作,即分享,从而导致消费习惯的改变。消费市场决定着商家的产品和整体策略,因此,在社会化大数据爆炸的年代,各行业企业不得不关注这些大数据,并提高其利用率。

    大数据构建四部曲
    如何对这些数据进行整理分析?以获得市场的真实声音,了解客户的切实需求。企业如何构建大数据,处理大数据、以及如何应用大数据,从而利用大数据带来商业价值。都是移动互联时代企业关心的问题。对此,博科BI研究中心的大数据分析人员表示:对传统企业而言,做大数据之前应该按计划,分步骤进行。其大体可分为四步:
    第,建立数据化计划,实现数据的录入和存储。企业较先需要考虑的是,需要保存哪种类型的数据。各个公司因业务模式的不同,需要涉及的数据也不同,是更加关注产品还是企业运营亦或是人力的数据资源,这些问题需要在建立数据计划之初就做好考量。但涉及客户体验的数据,比如家电的零售卖场,客户所使用的交通工具、看了哪些产品、较后购买了什么等,这种客户素描形式的数据需要企业特别重视。或许当前这些数据还没有纳入到业务体系的审核,但在传统企业比拼客户体验和服务意识的未来,这些数据经过挖掘和分析后将产生巨大的价值。
    第二,建立数据管理和应用平台。方面是在IT基础设施上建立良好的数据处理结构,比如数据分布式存储。另方面,企业要建立自己的数据管理和应用平台,包含数据的采集、数据库架构、分析模块、API出口等。需要注意的是,数据管理和应用平台的建立必须从公司业务出发,建设适合自己的平台。在数据中心建设方面,随着云计算和数据中心的出现,外部数据中心的成本已经大幅下降,数据存储的费用也不再是障碍。
    第三,定制好外部数据战略。有哪些外部数据会影响企业的业务发展?比如竞争品的售价、销售策略等。这些都需要提前搜寻和沉淀。建立外部数据计划,企业可以通过公共渠道或者数据交换的方法来进行。
    第四,量体裁衣建立数据团队。对于大型企业而言,自建数据挖掘的团队,无论是在成本控制还是业务响应机制上都相对有利。然而对于中小型企业来说,自建团队有时候并无必要,对这类型企业而言较重要的是将大数据思维融入到企业的日常运营之中。另外,企业应为团队培养些正确的数据理念,比如,数据的形式是多种多样的;数据的作用是用来预测;利用分布式存储计算搭建数据处理结构;考量数据的外部影响,或者搜索是否存在影响企业发展的外部数据。

    数据的针对性管理及处理流程
    当企业的大数据基础工作都准备就绪之后,就可以对这些数据进行有针对性的管理了。依照数据收集、收集存储、数据处理、数据呈现这样个顺序来进行。
    先,数据收集。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。
    其次,数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。
    第三,数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。
    较后,数据分析结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。

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