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本文参考斯蒂芬妮·奥弗比的大数据文章
“大数据”一词最早出现于15年前，其名称是日益增长的，庞大的，多样化的和复杂的数据量，这些数据无法通过传统的数据管理实践轻松管理。近年来，随着数字化转型的兴起，大数据已成为企业管理的主要推动力。
“通过实时分析大量结构化和非结构化数据以获取见解的能力，是大多数数字化转型工作的基础，因为通过大数据分析得出的见解可用于推动工作流程的数字化和自动化，” IT和业务服务转型咨询公司Pace Harmon的常务董事Rahul Singh说。
此外，数字化转型的出现部分是由于组织寻求充分利用这些不断增长的数据资产。SAS数据管理主管Todd Wright解释说：“数字化转型是指使您的组织根据数据做出决策，而大数据是捕获组织可以生产或使用的所有可用数据的能力。” “捕获所有可用数据（大数据）对于数字化转型至关重要。”
IT组织当然可以纯粹将大数据用于报告和流程改进目的。但是，Singh解释说：“真正的价值来自于将大数据与数字化转型相结合的能力，以实现整个运营的数字化和自动化，从而提高效率和新的业务模式。” 数字化转型是道路，大数据是手段之一。
大数据如何揭示数字化转型机会
Wright说：“将大量管理良好的数据集成到分析程序或AI程序中，可以更好地理解运营，客户和市场。” “最重要的是，要使数字化转型真正成功并实现对业务目标的最佳见解，则尽可能多的数据必不可少。”
如果没有经过深思熟虑的想法或程序来利用它，那么大数据本身就毫无用处。Wright说：“数字化转型提供了这种想法和程序。” “数字转换需要大数据，进入数字转换程序的数据越多，结果越好。”
当两者融合时，许多以前不可能都可以变成现实。随着物联网设备，可穿戴设备，智能手机和其他机器传感器的数量增加，它们生成的数据量也呈指数级增长。 “这些物联网数据，大数据分析功能和数字转换的结合，使公司不仅可以实时地适应客户需求，而且可以预测其消费者的未来行为，” Singh说。
管理咨询和研究公司Everest Group的副总裁Ronak Doshi指出，随着互联网连接设备的日益普及，数据驱动的数字业务模型的发展以及全球互联业务生态系统和集成价值链的增加， 要求企业构建一个模块化但具有凝聚力的数字平台，并以从各种来源收集的大数据为动力。
企业从数字能力平台的投资中可以产生的业务价值（或投资回报）将取决于他们的数据价值提取能力。对于大型企业而言，这些数据量巨大，并且无法通过传统的商业智能和数据仓库技术进行管理。
旨在整合而不是孤立
专注于从大数据中获取最大价值的数字技术可以使IT领导者建立数据中心，以汇总和存储来自多个来源的数据。许多大数据供应商提供了IT领导者可以利用的预先构建的分析和机器学习算法。
但是，至关重要的是，首先要针对特定组织和行业明确定义大数据和相关的数字化转型工作。例如，一家和慧都合作实施产品质量分析及预测方案的铝箔行业公司，他们需要先确定目标是提升产品质量增加收入还是优化各业务系统缩减成本（或者两者都需要）。只有这样，IT领导者才能确定最佳的大数据，物联网和云战略，以实现这些目标。
Kelker说，仍然有太多的大数据计划在IT或商业智能组织内部启动，并由于缺乏业务相关性而消失。他说：“孤立执行的大数据计划感觉就像是解决问题的解决方案。” “执行良好的数字化转型为技术（包括大数据计划）提供了一条捷径。”
大数据和DT还可以帮助企业更好地了解客户的偏好和行为，从而创造更多个性化和相关的体验。除了通过引入基于洞察力的产品和服务实现纯粹的货币化之外，公司还将大数据和DT相结合，以设计能够提高收入的新产品和服务。
实施案例
核心需求
- 打破多个业务系统（SAP、MES、IMIS、手工台账）的数据孤岛，建立统一的数据采集和管理平台
- 通过BI关联分析找到产品质量问题的根因
技术及解决方案
- 利用数据分析模型进行需求调研;
- 搭建数据仓库，构建分析模型;
- Qlik为客户实现BI关联分析和报表展现和分发。
实施效果
- 极大降低数据分析中数据收集和整理的时间，由原来的60%降低到5%。
- 通过BI数据探索功能协助寻找影响质量的关键因素，问题可追溯，提高产品合格率、成品率、成功率。
成功的组织采取积极主动的态度
Wright表示，在某些情况下，大数据工作实际上可能会阻碍数字化转型，尤其是如果数据没有可靠的数据治理程序支持。 “没有元数据管理，数据质量，数据目录以及分配的安全性和数据所有者，组织不能简单地仅从更多来源访问更多数据。”
在利用大数据帮助数字化转型方面取得最大成功的IT领导者会采取积极主动的方法。他们从数据管理策略开始。要使数字化转型成功，必须基于可信赖的数据。
那些投资于数据治理以及高级分析和机器学习的组织从大数据DT组合中获得最大的收益-从提高运营效率到改善客户体验再到增加收入。
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