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成功實施大數據項目的五項基本要求

責任編輯:editor006

作者:核子可樂譯

2016-05-13 17:19:49

摘自:51CTO.com

在Apache:北美大數據會議的主題演講當中,擁有十余年從業經驗的數據科學家Amy Gaskins談到了她總結出的五項助力大數據項目成功或實現突破的要點。

在Apache:北美大數據會議的主題演講當中,擁有十余年從業經驗的數據科學家Amy Gaskins談到了她總結出的五項助力大數據項目成功或實現突破的要點。

大數據

成功的大數據項目擁有五大核心要求,擁有十余年從業經歷的數據科學家Amy Gaskins強調稱。

在此次Apache:北美大數據會議的主題演講中,Gaskins提到了以下五項助力大數據項目成功或實現突破的要點:

認同 。目前的普遍共識在于,大數據項目需要獲得高層管理團隊的認同才有可能成功。不過Gaskins表示,單純做到這一點還不夠。大家需要立足各個層面給予認同,包括中層管理與員工自身。“大家需要自上而下團結一致。為什么要這樣?因為每個人都需要理解大數據究竟是什么。”

緊迫性 。“如果不建立大數據項目,是否會導致自身業務面臨實際威脅?”Gaskins提出設問。

透明度 。企業內部與外部人員是否了解我們在做些什么,又為什么這么做?具體作法能否復用?

非數據科學專業人員的參與 。所謂非數據科學專業人員,是指那些了解企業業務的專家。他們能夠提供豐富的背景信息,幫助我們了解數據所表達的內容。Gaskins表示這些專家往往會將多個大數據項目加以結合,“非數據專業人士能夠防止IT與業務部門爆發爭端。”

心 理安全 。這里談的是信任。各團隊成員、數據科學家以及非數據專業人士之間必須彼此信任。

“在探討成功條件時,我們應當參考馬斯洛的需求層次結構,”Gaskins建議稱。“事實上這是一套完整體系,而且可以對其進行細化拆分。”

兩個大數據成功實例與一個險些失敗的項目

Gaskins最近擔任了某個國家海洋與大氣管理局(簡稱NOAA)發起的大數據項目的主管,她用其中的三個實例進行具體講解:幫助第43持續保障旅在阿富汗執行任務,以避免資源落入塔利班武裝集團手中; 幫助MetLife公司迪拜辦事處建立起保險欺詐檢測機制; 幫助NOAA建立氣象資料自動化解決方案并推動其商業化。

前兩個項目完全滿足以上五點要求,并最終取得了成功。

在阿富汗,Gaskins以軍事情報官的身份擔任美國陸軍情報與安全司令部(簡稱INSCOM)指導員。在為第43持續保障旅服務時,僅有6名成員的情報部門需要支持旅內約5000名士兵。Gaskins建立的項目利用卡車司機及其他工作人員收集情報,從而分析資源分配過程中依法受賄的相關證據。

而在迪拜與MetLife的合作項目中,Gaskins幫助這家保險公司建立起自動化解決方案,并最終通過發現一系列欺詐行為實現了超過400%的投資回報。

第三個項目雖然取得了一定程度的成功,但卻未能最終達到NOAA領導者的要求。其缺少緊迫性作為推動力。該項目確實成功將相當一部分NOAA數據交付給公眾,但取得成功的企業客戶往往需要借用甚至挖走NOAA內部非數據專業人士才能理解數據信息。

“好在我們的大數據項目團隊不設明確的頭銜,意味著每個人都能夠輕松參與決策,”Gaskins表示。“我們一直保持著開放與透明的狀態,而這也讓整個團隊相當穩固。”

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