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何為大數據

2013-1-4 11:24| 查看: 211698| 評論: 0|原作者: 甘綺翠

摘要: 大數據正在改變很多行業和企業的業務方式,但不少企業對大數據概念的認識還存在混淆,企業應該從數量、多樣性、速度和準確性四個維度理解大數據。

今,大數據已成為一項業務上優先考慮的工作任務,它能對全球整合經濟時代的商務產生深遠影響。除為長期存在的業務挑戰提供解決方案之外,大數據還為流程、組織、整個行業,甚至社會本身的轉型激發了許多新方式。

“大數據”一詞無處不在,但對其概念的認識仍存在混淆。為更好地了解企業如何看待大數據,以及在多大程度上使用大數據,我們與牛津大學賽德商學院聯手進行了2012 Big Data @ Work研究,調查了95個國家中的1144名業務和IT專業人員,并采訪了20多名學者、業務主題專家和企業高管。一項令人意外的結果是,社交媒體對大數據市場的影響相對較小。由于媒體在社交媒體對客戶體驗的影響方面的廣泛報道,我們很容易相信大數據意味著社交媒體數據,但只有7%的受訪者這樣定義大數據。

對大數據認識的混淆,很大一部分從大數據的定義開始。在我們的調研中,受訪者將大數據的三個維度確定為數量(volume)、多樣性(variety)和速度(velocity)。盡管這些涵蓋了大數據本身的關鍵屬性,但我們認為,企業需要考慮一個重要的第四維度:精確性(veracity)

數量:數據量。數量也許是與大數據最相關的特征,指企業為改進企業決策而試圖利用的大量數據。數據量正持續以前所未有的速度增加。然而,真正造成數據量“巨大”的原因在不同的行業和地區各有不同,而且沒有達到通常引用的PB級和ZB(數據存儲單位)。一半以上的受訪者認為,數據量達到PBZB之間才稱為大數據,而30%的受訪者不知道“大”對于其組織應該有多大。所有受訪者都同意,當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。

多樣性:不同類型的數據和數據源。多樣性是指管理多種數據類型的復雜性,包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合并分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據,包括企業內部和外部的數據。隨著傳感器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長,數據的類型難以計數,包括文本、微博、傳感器數據、音頻、視頻等。

速度:數據在運動中。數據創建、處理和分析的速度在持續加快。加速的原因是數據創建的實時性天性,以及需要將數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延—從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前,數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對于對時間敏感的流程,如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷,某些類型的數據必須實時地分析,以對業務產生價值。

精確性:與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據要求和挑戰,但是,即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度,因為高管需要更好地了解身邊的不確定性。

大數據是這些特征的組合。它使企業能夠轉變與客戶交互并滿足客戶需求的方式,并使企業甚至整個行業能夠實現自身的轉型。并非每家企業都采用相同的方法培養其大數據能力,但是,利用大數據能力改進決策和績效的機會存在于每個行業中。

 

(甘綺翠:IBM中國商業價值研究院院長)

(編輯:王文正 [email protected]

內容來源:銷售與市場網 www.frygmn.live(作者: 甘綺翠)
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