近幾年來,隨著互聯網、云計算、物聯網等信息技術的迅猛發展,一種新的技術革命浪潮正以一種勢不可擋的姿態席卷全球,并悄然改變著公共決策、企業管理、市場營銷以及生活的方方面面,成為一種全新的顛覆性技術變革,這便是當前最為炙手可熱的話題——大數據。
所謂的“大數據”有兩個方面的內涵——海量和非結構化,其特性被歸納為4個V,即Volume,Variety,Value,Velocity,分別對應:數據體量巨大;數據類型繁多;數據本身有潛在的價值,但價值比較分散;數據高速產生,需高速處理。
據統計,從人類文明開始到2003年,人類共創造了5TB(兆億字節)的信息。而現在,這樣的數據量卻僅需兩天就能夠被創造出來,且速度仍在加快。2011年,全球創建和復制的數據總量達到1.8ZB (1ZB等于10的21次方比特),相當于全球每人產生300GB以上的數據;預計2020年,全球產生的數據量將超過80ZB。毋庸置疑,現代信息社會已經進入大數據時代。
大數據時代給企業帶來挑戰,數據驅動業務是關鍵
當數以億計的數據可以在虛擬的空間中自由穿梭時,當各種數據的獲取變得瞬間即達時,大數據對政府、對企業、乃至對個人,都產生了深遠的影響。對于大多數企業來說,大數據是既是機遇也是挑戰。一方面,“得數據者得天下”,通過對大量的數據進行科學的分類整理以及分析,能夠為企業的外部營銷、內部運營和領導層決策等提供強大的數據支撐,不斷提升企業運營效率,提升企業管理水平。可以說,利用互聯網與物聯網等帶來的海量數據,通過挖掘、分析與業務應用,企業可以在激烈的市場競爭中贏得優勢。
另外一個方面,海量的數據也給企業進行數據挖掘、分析帶來巨大的挑戰。如何從紛繁復雜的數據中挖掘出有利于企業發展的信息,并利用好這些信息指導企業運營,對于一個企業來說顯得至關重要。“用數據說話”,如何讓數據產生真正的價值成為了擺在企業管理者面前不得不跨越的鴻溝。
選用一體化及端到端業務系統,應對數據分析難的問題
“大數據”話題的日趨白熱化以及對企業管理帶來的深遠影響,讓許多企業管理者更加關注數據帶來的業務價值,紛紛想要通過數據分析工具來挖掘數據價值,從而更好地指導企業的發展。然而,在數據挖掘、分析的過程中,一些弊端漸漸流露出來,海量的數據分析起來要耗費非常大的精力,還常常出現錯誤,得不到想要的分析結果
“企業由于紛紛想分折其數據, 會發現其數據問題源頭在于業務系統分散導致數據分散,不一致及不能關聯以及非端到端導致人工輸入錯誤或個人的原因不輸入數據。”對此,擁有30年國內外IT項目管理經驗的高亞科技有限公司CEO、前花旗銀行副總裁羅葉明先生分析道,“當越來越多的企業意識到上述問題時,他們會更加傾向于選擇一體化及端到端的業務系統。”
先進BI技術+一體化,數據分析又快又準
嵌入先進BI技術,數據挖掘一步到位。面對瞬息萬變的市場環境,企業必須對海量的數據進行快速的分析,以最快的速度為企業管理者提供有價值的信息,這對數據分析速度有嚴格的要求。商業智能技術為企業提供快捷數據倉庫,與傳統數據倉庫包含數據庫系統開發、數據清理、數據集成及數據挖掘的整個過程不同,該數據倉庫簡化數據挖掘的步驟,數據挖掘一步到位,不僅最小化數據集成的需要,還提供行業特定的預先集成解決方案,提高數據分析效率,幫助企業更好地應對大數據“大”的挑戰。
數據源統一關聯,數據分析精準且實用。事實上,對于大數據分析來說,最大的優勢便是數據源,從產生開始便是統一關聯的。基于“一個設計,一個系統”的理念,在設計之初便是將ERP、 CRM、PM、PMO等功能模塊建立在一個統一的平臺上,采用統一的數據庫來保持數據結構的全面關聯與實時同步,克服了傳統應用軟件在數據實時性、一致性上的不足。這樣一來,企業在開展數據分析時獲得的數據源便是實時精準的,避免臟數據的出現,提升數據分析的準確性。
大數據時代帶來的海量數據需要先進的信息化手段進行分析,這讓企業的IT管理面臨更加嚴峻的局勢。基于一體化及端到端管理,借助先進的商業智能技術,提升數據分析的準確率及速度,讓大數據分析變得又快又準,且易用,幫助企業更好地實現商業價值。