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大数据时代,你是否拍死在了数据浪潮的沙滩上?(上)

慧都智能制造解决方案

我们都知道,现在是大数据的时代,企业的发展离不开数据的支持,但与此同时,企业发展到一定阶段以后,数据在不同部门之间缺乏关联性的问题却又开始显现。

从物理性来看,不同部门都有自己的数据,并各自存储;从逻辑上来讲,不同部门站在自己的角度对数据进行理解和定义,使得一些相同的数据被赋予了不同的含义,这些其实都无形中加大了跨部门数据合作的沟通成本,也使得企业本身的管理难度增大。 多年来,如何平衡业务用户自主分析和企业 IT 管控两者之间的关系是各大企业所面临的一个世纪难题,而全新的 IBM 企业BI 解决方案的出现也许正是一个转机。

2017第八届中国数据库技术大会(DTCC2017)于2017年5月11-13日在北京举办。本届大会以“数据驱动·价值发现”为主题,汇集了来自互联网、电子商务、金融、电信、政府、行业协会等20多个领域的120多位技术专家,共同探讨Oracle、MySQL、NoSQL、云端数据库、智能数据平台、区块链、数据可视化、深度学习等领域的前瞻性热点话题与技术。

在5月13日下午的“数据可视化”专场中,IBM资深软件技术顾问贺华进行了《数据可视化——无限可能的艺术》主旨分享,就IBM对数据可视化的技术、方案以及行业应用,阐述了企业应该如何做数据可视化。

企业在大数据时代下的挑战

IBM认为,大数据的四个特征包括:量级、时效、复杂和精确。

大数据泛指数据集的大小超过了通常的数据库,数据管理软件所能获取、存储、管理和分析范围的结构化与非结构化数据以与以往有所不同。

“BigData”是一个相对的概念,不能从绝对意义上指明某一个数值来定义,而且这个相对的标准根据所处的行业和客户的不同千差万别。所以,大数据与分析在企业中的应用模式是多种多样的。如果做好对于自己企业而言更有针对性的数据分析,实现商业价值才是目前企业的挑战和关注点。

那么,重点来了。

企业如何进行数据分析?

分析是认知业务的基础,认知是分析连续体发展逻辑的下一个阶段。

用户经常使用的分析方法类型具体有描述性、诊断性、预测性或规范性。企业通常需要通过报告、数据探索、仪表板等分析他们的业务,不同的角色和不同的利益相关者需要参与到整个分析过程中。

业务分析师集中撰写和分发报告,业务领导依靠这些信息跟踪企业的进展情况并作出决策;拥有领域专业知识的业务专家,例如运营、销售、营销等人员,需要更多的灵活性来处理数据,引入额外的数据源,创建自定义视图,报告以及查询和分享见解。

▲大数据释放新洞察、创建新机遇

在最近几年,企业对于分析越来越关注,分析的要求也越来越高。由于传统的BI已经很难满足很多业务部门快速变化的需求,很多业务部门往往在很少IT支持,甚至没有IT支持的情况下,独立建设自己的BI应用。 但是在这过程中,企业重新回到大量“数据孤岛”的状态,难于管理和管控,容易出现数据的不一致性、数据不可信。至此,企业应如何应对这类状况?是否有相应的产品露出? 您将在《大数据时代,你是否拍死在了数据浪潮的沙滩上?(下)》得到答案。

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