京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代激活数据管理新思路_数据分析师培训
根据分析机构Gartner给出的定义,大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的信息资产。从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,并最终推动业务发展。
通过一系列处理,大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略,获取前所未有的客户洞察,支持客户购买行为,并构建新的业务模式,进而赢得竞争优势。然而,实践往往会比理论来得更困难。企业要处理好大数据生命周期的每一个环节,就必须采用创新且经济高效的处理方法,并跳出传统的数据管理思维。
什么在掣肘大数据为企业带来价值?
咨询巨头麦肯锡曾说,大数据正在成为下一代企业竞争力,生产力以及创新的前沿,它必将为企业发展带来巨大的价值。但在现实中,许多企业管理者盲目收集数据并进行分析,期待能够得到快速的回报。很遗憾,他们未能如愿。无论整体规划、技术平台还是业务流程,大多数企业并未针对大数据分析做出特别的调整与变化。而传统数据管理体系正在阻碍企业从大数据中提取价值。
首先,企业管理者需要问清自己这样一个问题:“大数据如何帮助我的企业实现发展?”。如果不能指导行动,那么收集再多的数据也是毫无意义的。事实上,获得洞察力是一方面,可实践性也是分析的标志之一。即企业能否从大量历史数据的“噪音”中获得可实践的预测以及具有前瞻性的决策?
其次,企业需要针对大数据分析来改变传统的业务流程与决策流程。按照传统企业经营方式,高层的主观意见会对决策造成决定性影响,这种现象到现在也还是非常普遍。让真实的数据来说话,这是许多企业管理者需要进行的观念转变。当然,收集更多的数据并不意味着就能够将数据转化为洞察,如果没有一个更适应大数据时代的技术架构,它也会让企业的转型变得难上加难。
第三,技术平台不是万能的,但没有技术平台是万万不能的。在很多情况下,我们会看到各种观点在弱化技术所起到的作用。事实上,这样的观点是比较片面的。要真正驾驭大数据,我们仍然需要一个过硬的技术平台来作为支撑。你很难想象用现有的SQL数据库来分析海量非结构化信息,大数据需要我们有一个更全面、更高效的平台来进行组织、处理和分析数据。同时需要考虑如何将大数据平台,与原有的数据架构进行最佳集成。
大数据时代的新思路:如何实现数据管理闭环
为实现上述目标,SAP总结了一套方法论,能够帮助企业思考以下几个问题,并加大数据转化为实在的收益:
1.我是否拥有目前所需的数据?
2.我能否获取这些数据?
3.获取数据后,我如何挖掘这些数据的价值?
4.业务环境发生变化时,我如何处理这些数据?
企业在进行数据管理方式转型的时候,需要从四个方面来把握并覆盖数据的全生命周期,即设想、创建、部署和扩展,并以此形成一个有机的闭环。根据这一方法论,SAP推出了有针对性的大数据服务,帮助企业从数据中获取全新洞察,进一步扩展业务功能,获得更多业务机会。
在设想阶段,企业需要制定一套大数据战略、路线图和计划。设想业务的发展方向并确定大数据将如何帮助企业以业务目标为切入点。在这一阶段中,SAP的数据科学家将帮助企业挖掘大数据的潜在应用场景,构建业务案例并确定大数据将为你的企业带来哪些价值。
制定好路线图和战略后,你可以利用SAP大数据服务创建一个支持大数据的最佳架构,从而实现目标。这一过程包括:安全集成新兴技术与现有投资;设计一个全面的基础架构,以从多个数据源(通常是现有数据集)获取数据;实施最佳大数据平台;以及将大数据的影响纳入治理政策范围内。
在部署阶段,也将是企业从大数据中获得回报的阶段。通过大数据平台,SAP大数据分析服务和应用实施服务能够支持企业运行分析应用,让企业进一步掌控全局,分析当前信息和历史信息。通过预测分析能力来提升业务成果;以绝佳的可视化效果传达和共享洞察;以及根据需求将信息交付给业务用户,并支持移动设备的信息共享。
最后,基于企业现有的大数据潜能,SAP大数据服务将让企业以一种最灵活、运营成本最低、且最能满足需求的方式部署解决方案,从而充分利用新环境,获取更丰厚的业务成果。通过内部部署、云模式或混合模式来部署解决方案。评估企业的现有功能,然后建立能力中心,推出企业所需的新技能,从而更有效地管理大数据并扩展大数据的影响力。
图一:如何开启你的大数据之旅(via SAP)
从评估大数据业务,到发现大数据价值、设计大数据架构,再到实施大数据平台、工具以及管理和优化大数据解决方案。SAP除了HANA这样的“全能型”内存数据平台之外,还能够为企业提供一个端到端的大数据服务组合。为企业进行大数据时代转型提供个性化的指导,从而充分利用不同流程的各种数据源,获取全新的、有意义的洞察。
总结
在充分认清大数据重要性的基础上,企业需要理解大数据之于业务的价值点,然后在规划的每一个阶段以及企业的每一个层级中充分利用数据,进一步扩展大数据的影响力从而形成良性循环。让更多的员工,更有规律地,更好地利用那些可管理的数据,然后让业务逐渐能够基于数据来采取行动。通过这样的管理新思路,才能够真正让大数据为我所用。文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27