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大數(shù)據(jù)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需練好內(nèi)功

作者:本站收錄
來源:賽迪網(wǎng)
日期:2017-07-17 10:52:03
摘要:面對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)的火熱,數(shù)據(jù)分析更應(yīng)該從用戶需求入手做好分內(nèi)事,最大限度挖掘各種數(shù)據(jù)價(jià)值,讓數(shù)據(jù)分析得以實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。唯有如此,大數(shù)據(jù)才可以變成提高效率的重要生產(chǎn)力。

  當(dāng)今,對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值早已無需爭(zhēng)論,關(guān)鍵是如何挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值,其中的投入產(chǎn)出比是否“劃算”。由于數(shù)據(jù)挖掘過程復(fù)雜、專業(yè)度高、周期長(zhǎng),很多分析結(jié)論得出之后早已失去時(shí)效性,造成企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)又愛又恨,分析人員和業(yè)務(wù)人員滿腹牢騷的窘境。

  針對(duì)以上行業(yè)痛點(diǎn),帆軟日前舉辦的2017百城巡展上海站千人大數(shù)據(jù)峰會(huì)給出了行業(yè)內(nèi)外一個(gè)清晰的回答。憑借從2006年成立至今積累的上千家客戶的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和200余行業(yè)的涉獵,向行業(yè)內(nèi)外表明,大數(shù)據(jù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需特別修煉好幾道內(nèi)功。首先,過程數(shù)據(jù)需喚醒,借助數(shù)據(jù)庫(kù)直連挖掘巨大潛力。其次,大數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)應(yīng)該區(qū)別化的“可視化”,未來或可加大與GIS底圖的連接。最后,數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)保護(hù)是重點(diǎn),適當(dāng)“上云”保護(hù)數(shù)據(jù)方利益。

  喚醒“過程數(shù)據(jù)” 數(shù)據(jù)庫(kù)直連建立“高速路”

  在很多企業(yè)初次嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)分析時(shí),都會(huì)面臨一個(gè)難題,就是數(shù)據(jù)分析結(jié)論的時(shí)效性。在費(fèi)心費(fèi)力收集數(shù)據(jù)、綜合分析之后,很多結(jié)論早已不是當(dāng)前業(yè)務(wù)人員所需,或者其中的過程數(shù)據(jù)早已發(fā)生變化,讓很多結(jié)論變?yōu)閺U紙。因此,就有業(yè)內(nèi)人士指出,信息和垃圾只是一念之隔,無用的數(shù)據(jù)甚至還不及垃圾。

  其實(shí),并非數(shù)據(jù)本身無用,而是真正有價(jià)值的過程數(shù)據(jù)或行為數(shù)據(jù)沉睡在服務(wù)器或文檔中,當(dāng)時(shí)作為中間變量被忽視,但對(duì)結(jié)果追蹤卻意義重大。過程數(shù)據(jù)指的是在初步收集數(shù)據(jù)、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后的數(shù)據(jù)。舉例來說,對(duì)服裝面料的進(jìn)貨量和成衣數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后,可以得出成衣率,讓服裝企業(yè)了解某種面料的利用率。成衣率的數(shù)據(jù)通常作為過程數(shù)據(jù),對(duì)更進(jìn)一步的成本和利潤(rùn)核算有較大影響。但其本身通常是在統(tǒng)計(jì)時(shí)簡(jiǎn)單記錄在表格中的過程數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)記錄形式不統(tǒng)一、保存時(shí)間短、是否記錄很難統(tǒng)計(jì),在后期的監(jiān)管中很難落地執(zhí)行。

  據(jù)上海東方國(guó)際品牌創(chuàng)業(yè)管理股份有限公司信息部經(jīng)理邵佳宇介紹,在該企業(yè)利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型中,就對(duì)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行很好監(jiān)管,在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中對(duì)過程數(shù)據(jù)建立單獨(dú)管理平臺(tái),在統(tǒng)計(jì)中及時(shí)保存過程數(shù)據(jù),以統(tǒng)一格式呈現(xiàn)過程數(shù)據(jù),便于后期追蹤。而且,看到過程數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析的巨大價(jià)值后,很多部門會(huì)主動(dòng)要求加入數(shù)據(jù)共享,比如原有的服裝“吊牌”數(shù)據(jù)非常繁雜,但借助多個(gè)過程數(shù)據(jù)的輔助,很多終端實(shí)體店可以直接打印吊牌,不再需要人工從海量庫(kù)存數(shù)據(jù)中費(fèi)力挑選,這就大大提升吊牌數(shù)據(jù)入庫(kù)的積極性,讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型落實(shí)到小處和實(shí)處。

  此外,邵佳宇解釋道,該公司的數(shù)據(jù)庫(kù)還建立直連通道,讓數(shù)據(jù)分析全程介入數(shù)據(jù)收集過程,在收集同時(shí)完成分析,建立高速通道第一時(shí)間為用戶提供決策支撐,杜絕“過時(shí)結(jié)論”。

  可視化需區(qū)別對(duì)待 GIS底圖是新趨勢(shì)

  在當(dāng)前企業(yè)運(yùn)行中已經(jīng)產(chǎn)生了海量大數(shù)據(jù),加上被喚醒的過程數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)體量幾何倍增長(zhǎng)。這其中就需要可視化、立體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)論,讓非技術(shù)專業(yè)的普通人員也能讀懂結(jié)論。

  對(duì)于可視化的理解,不應(yīng)是簡(jiǎn)單的把數(shù)據(jù)以圖表形式呈現(xiàn),把分析結(jié)論變?yōu)楸壤?。進(jìn)一步說,更應(yīng)該把數(shù)據(jù)以適當(dāng)形式呈現(xiàn)給對(duì)應(yīng)人員。舉例來說,對(duì)分析人員來說,可以利用ETL工具對(duì)數(shù)據(jù)深度分析,輸出專業(yè)化程度高的可視化結(jié)果。而對(duì)普通業(yè)務(wù)人員來說,應(yīng)該減少SQL代碼的輸入量,讓業(yè)務(wù)人員借助字段自動(dòng)化轉(zhuǎn)換一目了然獲取分析結(jié)論,比如把“customer”變?yōu)轭櫩偷闹形淖侄?,讓輸出的Excel表格通俗易懂。

  對(duì)此過程,帆軟FineBI產(chǎn)品經(jīng)理薛高陽(yáng)介紹道,企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和外部客戶數(shù)據(jù)管理都需要“區(qū)別化”的可視化過程,特別是對(duì)技術(shù)人員分析數(shù)據(jù),該公司的最新產(chǎn)品FineBI就加強(qiáng)了技術(shù)人員利用FineIndex和FineDirect專業(yè)分析的輔助功能,但對(duì)普通業(yè)務(wù)人員來說,則提供了統(tǒng)一模板讓他們自行靈活輸出可視化表格,這樣不僅能加快數(shù)據(jù)分析過程,而且也大大縮短了兩方互相溝通、甚至扯皮的時(shí)間,全面提高企業(yè)日常效率。

  在各行各業(yè)形成大數(shù)據(jù)后,跨界開始成為主流趨勢(shì)。其中,GIS與大數(shù)據(jù)的交叉分析成為助力企業(yè)多角度看待大數(shù)據(jù)、多角度實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型的法寶。舉例來說,很多商場(chǎng)可將商鋪位置和銷量交叉分析,從而靈活配置商鋪,讓“冷門商品”換到適當(dāng)位置,提高曝光率時(shí)也提高商鋪利用率,還能更加符合用戶購(gòu)買偏愛,不再需要轉(zhuǎn)圈尋找所需商品。類似分析還可用于出租樓宇的利用率分析、零售商業(yè)智能選址等服務(wù)中,讓GIS成為大數(shù)據(jù)底圖,多個(gè)角度看數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  當(dāng)然,在目前的大數(shù)據(jù)分析軟件中,還是更多注重宏觀分析和宏觀呈現(xiàn),地圖并不追求過高精度,因此在帆軟軟件和其他同行業(yè)的軟件產(chǎn)品中都選擇自行研發(fā)底圖,最多是在用戶有特殊需求時(shí)搭載互聯(lián)網(wǎng)地圖的某些圖層進(jìn)行渲染,而核心引擎還是自主研發(fā),最大程度保證企業(yè)級(jí)用戶需求,也和服務(wù)C端用戶的互聯(lián)網(wǎng)地圖錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。

  在談到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的老生常談問題——數(shù)據(jù)安全之時(shí),帆軟聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO陳炎談到,數(shù)據(jù)傳輸信道是加密的,而且很多用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在私有云之上,或者選擇安全度極高的知名公有云平臺(tái)上,這都能最大限度保證數(shù)據(jù)安全。當(dāng)然,并非一定“上云”才是數(shù)據(jù)分析或數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵,也要冷靜對(duì)待“上云”的火熱。數(shù)據(jù)分析軟件更應(yīng)該做好在用戶選擇服務(wù)器上云或終端上云之后的連接工作,雖然目前SaaS端上云的連接還存在一定挑戰(zhàn),但未來一定會(huì)盡快攻關(guān)。

  面對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)的火熱,數(shù)據(jù)分析更應(yīng)該從用戶需求入手做好分內(nèi)事,最大限度挖掘各種數(shù)據(jù)價(jià)值,讓數(shù)據(jù)分析得以實(shí)時(shí)呈現(xiàn),各個(gè)業(yè)務(wù)部門簡(jiǎn)單調(diào)用,合理“上云”提高效率。唯有如此,才能讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型不再是用戶又愛又恨的對(duì)象,而是變?yōu)樘岣咝实闹匾a(chǎn)力,讓大數(shù)據(jù)輔能、華麗變身。

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