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利用數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈釋放商業(yè)價(jià)值

責(zé)任編輯:editor007

2014-12-08 17:53:22

摘自:36大數(shù)據(jù)

現(xiàn)如今,數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展,但大量企業(yè)數(shù)據(jù)并未得到充分利用。為從更加快速的數(shù)據(jù)處理中全面獲益,企業(yè)必須對計(jì)算機(jī)集群進(jìn)行有效利用——即通過組織有序的成百上千臺(tái)計(jì)算機(jī)篩選海量數(shù)據(jù)。為了構(gòu)建能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)加速的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈戰(zhàn)略

大數(shù)據(jù)

現(xiàn)如今,數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展,但大量企業(yè)數(shù)據(jù)并未得到充分利用。Gartner近期的一份調(diào)查顯示,85%的《財(cái)富》500強(qiáng)企業(yè)都未充分發(fā)掘大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的潛力并據(jù)此形成競爭優(yōu)勢,這樣的情況將持續(xù)至2015年底。異曲同工的是,埃森哲的研究發(fā)現(xiàn),雖然半數(shù)的受訪企業(yè)很重視數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,但絕大多數(shù)管理者并不清楚數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目會(huì)帶來怎樣的業(yè)務(wù)成果。企業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正變得日益復(fù)雜,各自為政的“數(shù)據(jù)孤島”卻比比皆是,限制了企業(yè)從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值。

為了釋放數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的潛力,企業(yè)應(yīng)著手將數(shù)據(jù)視為一條供應(yīng)鏈,使該鏈條以簡單、有效的方式在整個(gè)企業(yè)中流動(dòng),并最終貫穿包括供應(yīng)商和客戶在內(nèi)的整個(gè)企業(yè)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。通過有效的配置和管理,數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈有助企業(yè)發(fā)掘內(nèi)部數(shù)據(jù),對更多數(shù)據(jù)來源進(jìn)行充分利用,并最終產(chǎn)生切實(shí)可行的業(yè)務(wù)洞察力。

而對于強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈而言,數(shù)據(jù)加速起著至關(guān)重要的作用。數(shù)據(jù)加速主要依托相關(guān)工具和技術(shù)快速獲取海量數(shù)據(jù)(從數(shù)據(jù)源輸入專門的數(shù)據(jù)系統(tǒng)),并能使其迅速存儲(chǔ)和取用。具體而言,企業(yè)能夠通過數(shù)據(jù)加快節(jié)奏獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù),進(jìn)而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,獲取洞察力并據(jù)此采取行動(dòng),有時(shí)甚至能在機(jī)遇窗口極為短暫的情況下迅速交付。

由此可見,數(shù)據(jù)加速能幫助企業(yè)克服數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)交互的數(shù)據(jù)相關(guān)挑戰(zhàn),從而從根本上解決如何使數(shù)據(jù)從源頭迅速遷移到有需求的企業(yè)部門,如何盡快處理數(shù)據(jù)以獲取可行洞察力,以及如何快速響應(yīng)用戶或應(yīng)用提交的查詢請求等問題。

加快數(shù)據(jù)處理

過去,數(shù)據(jù)在企業(yè)中的遷移緩慢且相對直接:數(shù)據(jù)首先被收集至?xí)捍鎱^(qū),隨后再轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)母袷剑⒓虞d存入同數(shù)據(jù)源,然后以點(diǎn)對點(diǎn)的形式將數(shù)據(jù)直接傳輸至數(shù)據(jù)集市,供用戶和應(yīng)用調(diào)取使用。然而,隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類的急劇增加,這種傳統(tǒng)的流程已難以為繼。

物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步推動(dòng)了數(shù)據(jù)遷移的發(fā)展。到2020年,全球?qū)⒂卸噙_(dá)260億臺(tái)設(shè)備集成、納入到物聯(lián)網(wǎng)當(dāng)中。每臺(tái)互聯(lián)設(shè)備都會(huì)生成數(shù)據(jù),并且具有各自的形式和特征。對于出自各類源頭、各式各樣的數(shù)據(jù),要想從源頭把對應(yīng)數(shù)據(jù)完整地傳輸?shù)接行枨蟮钠髽I(yè)部門,難度好比將消防龍頭當(dāng)作引水口,并且要求做到滴水不漏。而數(shù)據(jù)加速恰恰有利于企業(yè)有效管理這項(xiàng)艱巨而又工程浩大的任務(wù),通過各種方式將數(shù)據(jù)納入企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu),確保數(shù)據(jù)能夠快速存取。

長期以來,企業(yè)一直通過數(shù)據(jù)處理來獲取切實(shí)可行的洞察力。然而,有待處理的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類顯著增加。為適應(yīng)該情況,實(shí)現(xiàn)又快又準(zhǔn)的處理結(jié)果,企業(yè)必須培養(yǎng)相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理能力。

實(shí)時(shí)分析技術(shù)的崛起為企業(yè)帶來了諸多全新機(jī)遇。良好的分析技術(shù)會(huì)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。例如,通過監(jiān)測客戶所處位置,企業(yè)能在客戶接近潛在購買地點(diǎn)時(shí),向客戶的移動(dòng)設(shè)備發(fā)送促銷或折扣信息。而更加出色的技術(shù)則會(huì)將流數(shù)據(jù)與歷史(已建模的)數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合起來,從而做出更加明智合理的決策。舉例而言,如果能將客戶位置與其購買歷史對應(yīng)起來,企業(yè)就能向同一位客戶發(fā)送量身定制的個(gè)性化促銷信息,從而提高購買的可能性。

為從更加快速的數(shù)據(jù)處理中全面獲益,企業(yè)必須對計(jì)算機(jī)集群進(jìn)行有效利用——即通過組織有序的成百上千臺(tái)計(jì)算機(jī)篩選海量數(shù)據(jù)。市場上有關(guān)數(shù)據(jù)快速存取的新型解決方案已如雨后春筍般涌現(xiàn),每一種方案都為數(shù)據(jù)處理速度、耐久性和準(zhǔn)確性提供了有力保證。數(shù)據(jù)加速能為實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)處理提供支持,利用計(jì)算機(jī)集群的軟硬件升級,使計(jì)算機(jī)的運(yùn)行效率得到前所未有的提升。

提速數(shù)據(jù)交互

數(shù)據(jù)交互主要關(guān)乎數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的可用性。用戶或應(yīng)用會(huì)向基礎(chǔ)架構(gòu)提交查詢要求,并期望在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)獲得響應(yīng)。傳統(tǒng)的解決方案已使人們能夠輕松地提交要求、獲得所需結(jié)果,獲取切實(shí)可行的洞察力。但是,大數(shù)據(jù)的興起催生出了許多全新的編程語言,阻礙了現(xiàn)有用戶采用這些系統(tǒng)。此外,由于數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,用戶不得不等候數(shù)十分鐘、甚至好幾小時(shí)才能獲得查詢結(jié)果。

用戶等待時(shí)間越久,獲取洞察力所需時(shí)間也就越長,進(jìn)而導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策和滿足客戶期望的過程拖沓、延緩。可想而知,客戶在向自身用戶提供重要服務(wù)時(shí),例如零售交易處理,可能會(huì)要求響應(yīng)時(shí)間必須達(dá)到次秒級(毫秒)的水平。而在相對不太重要的業(yè)務(wù)中,客戶能夠接受的響應(yīng)時(shí)間也許會(huì)稍長一些。數(shù)據(jù)加速能為實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)交互提供支持,即以普遍接受的方式將用戶和應(yīng)用與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)關(guān)聯(lián)起來,并確保按要求快速提交查詢結(jié)果。

為推動(dòng)數(shù)據(jù)加速,企業(yè)應(yīng)從眾多不同的數(shù)據(jù)技術(shù)組件中選定適用的范圍構(gòu)建架構(gòu)。這些組件包括:大數(shù)據(jù)平臺(tái)、復(fù)雜事件處理、數(shù)據(jù)采集、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、緩存集群以及各種套裝設(shè)備等。同時(shí),架構(gòu)組件只有經(jīng)過正確的組合和架構(gòu)配置,充分利用各自的互補(bǔ)優(yōu)勢,方能夠?qū)崿F(xiàn)最大價(jià)值。為了構(gòu)建能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)加速的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈戰(zhàn)略,企業(yè)可以從以下幾點(diǎn)著手準(zhǔn)備:

儲(chǔ)存數(shù)據(jù)。從使用頻率最高、時(shí)間關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)的數(shù)據(jù)著手,將這些數(shù)據(jù)首先納入數(shù)據(jù)平臺(tái),獲得加速。

識別效率低下的流程。尋找那些耗時(shí)頗多的手工數(shù)據(jù)修補(bǔ)流程(如:數(shù)據(jù)標(biāo)記或數(shù)據(jù)清理),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行替代。

找到數(shù)據(jù)孤島。明確企業(yè)目前尚未得以滿足的相應(yīng)數(shù)據(jù)需求。

簡化數(shù)據(jù)存取。制定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)存取策略,使得解決方案具有混合的特點(diǎn),比如將傳統(tǒng)的中間件和應(yīng)用程序接口相結(jié)合起來,抑或采用平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)產(chǎn)品。

對單個(gè)數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)先排序。這有助企業(yè)制定詳細(xì)的路線圖,從而大規(guī)模實(shí)施數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈。

兼顧外部數(shù)據(jù)源。在企業(yè)外部尋找數(shù)據(jù)源,以補(bǔ)充現(xiàn)有數(shù)據(jù),幫助生成更加全面的洞察力。

為自身企業(yè)數(shù)據(jù)選擇合適的數(shù)據(jù)加速技術(shù)堆疊,同時(shí)研究優(yōu)化配置的方法。

大數(shù)據(jù)的誕生,使相關(guān)技術(shù)門檻降至歷史新低。但是,大數(shù)據(jù)同樣也帶來了各種挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),企業(yè)應(yīng)建立數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈,通過數(shù)據(jù)加速加快數(shù)據(jù)的遷移、處理與交互,從而使決策者得以更加迅速地捕獲數(shù)據(jù)洞察力并采取行動(dòng),最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析投資回報(bào)。

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