
“我们过去把大数据当作是首席信息官的任务,并与IT成本联系在一起。事实上,情况已经完全变了。“重点在于收入,增长和提高”,风险投资公司 Kepha Partners联合创始人兼合伙人Jo Tango说。“我认为,在大数据时代,CFO们作为签支票的人,拥有更为强大的力量以及影响力。”
Tango日前参加了一次2014年CFO技术大会。在那里,金融高管们表达了对于大数据分析的热切希望。Pneuron Corp.总裁兼CEO,Simon Moss认为,就他个人来说,相信大数据对话需要被分为两个部分。
他说,“我们必须面对绝大多数拥有数据的个人和公司并没有大数据问题这一基本事实,他们有的是分布式数据的问题”。据Moss说,项目每1美元 中都有70美分是花在“以某种数据结构标识,标准化,移动,存储和优化数据。”为获取洞察而对数据进行的操作消耗掉了大部分的资金。
“我的观点是,在真正开始解锁人们热议的创新浪潮之前,要先好好观察”,他说。
Moss对按这些条件识别大数据问题有很大的兴趣。他的公司位于新罕布什尔州纳述亚,作为本周的麻省理工学院斯隆CIO研讨会上的创新展示决赛选手,为连接来自企业各部的数据源提供了一个平台。
除了以上产品信息,Moss还给CIO们带来了条好消息。他有力的说明了CFO们需要IT部门以从大数据中获取价值。要做到这一点,企业需要从收集和清理数据的平凡琐事中解放IT部门。
“业务可能会体制上受挫,但IT人员们却万分苦恼,因为他们在以140-150%的生产率来驱动团队”,Moss对一屋子的首席财务官说。“他 们不断面临业务部门来跟他们说,'我们今天就要把这个完成,顺便说一下,这些是我们需要应用到该框架的全新的监管规则”,-而且两方面都有巨大的挫折。无 论哪方面,总会出问题,而我们要找到出问题的正确途径。
拍摄纸牌屋并舍弃广告公司
企业总是试图找出让品牌获得更多关注的方法,但是这已经变得越来越困难了。“电视广告?已经没有人去看电视广告了”,入站式营销软件公司Hub SpotInc.执行总裁兼联合创始人Brian Halligan说。
Halligan,作为首席财务官技术大会开幕主题演讲人,建议企业停止“租用”广告位,而是开始建立自己的广告位。要做到这一点,市场营销部门将投资于“创意团队”,以产生“杰出的内容”,他说,而今天这些都能借助便宜的网络平台来完成。
举个例子?可口可乐的网站。该网站的2012的部分更新复活了一个已经解散了的员工杂志。而今天,该杂志Journey(旅途)成为了公司的主 页,每天更新内容——以问答,视频,客户故事的形式,也得到了员工和客户的一致好评。这就是所谓“内容营销”,也为又一个C级高管——首席数字官,创造办 公室闲聊(甚至讨论会)热门话题的成功故事。
“我认为下一步将会是,像可口可乐那样的公司或处在该阶段的某人推出了自己的纸牌屋”公关公司Ruder FinnInc首席数字官Scott Schneider,在最近的首席数字官说(CDO)峰会小组讨论中说。
CIO如何融入这一切?专家们说,这涉及的营销活动并不单单是内容。它需要大量技术支持和IT专家的实际操作帮助。
即使是这样,小组成员仍告诫说,大多数公司在短期内不会有成功推行此事所需要的全面品牌化或整体预算。“说到竞争”,公关公司Edelman Inc.首席内容战略家Steve Rubel在CDO峰会上表示。“这将不是可口可乐与百事可乐式的竞争,这是愤怒的小鸟与糖果粉碎传奇式的竞争,这是媒体属性的竞争,它是好莱坞式的,宝 莱坞式的,最广泛的竞争,我们大开眼界人后说,”当然,我们能够做到。“
那么通往成功的道路怎么走呢?Rubel预计公司将开始形成他所说的“神圣同盟”。“我们会看到很多你认为永远不会走到一起的公司开始一起工 作”,他举例说唱歌手Pitbull。“他似乎跟每一个艺术家都有合作,你在每首歌里都能听到他的声音。这是一个我们作为交流者应该思考的伟大榜样。这事 关覆盖面问题。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11