企业大数据战略指南
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企业大数据战略指南
当某在线视频网站准备推出自制剧的时候，评论家纷纷嘲笑他们把握观众品味的能力。很难有谁会想到，该公司通过分析其积累的多年用户观影偏好的大数据，来指导制片人、主演选择和编剧内容并一炮走红，帮助其在一个季度内获取数百万新增用户，并在接下来的一两年内里获得数倍的股价提升。
打造大数据战略的四大挑战
我们正在迎来一个数据爆炸的时代：各类设备和互动产生的数据量正以年均大于50%的速度增长，预计在2020年可能会达到44ZB（44万某某GB）。全球企业越来越关注大数据给自己带来的机会或者冲击，大数据行业调研显示，北美和欧洲400多家大型企业（年营业额高于5亿美元）中，大约60%的企业积极在大数据方面进行投资，希望能够带来显著的收益。
据调查显示，拥有优秀大数据能力的企业，它的财务表现排在行业前25分位的可能性是竞争对手的2倍、做出正确决策的可能性高出竞争对手3倍、决策速度比竞争对手快5倍。可见，大数据对于企业乃至整个社会的重要性不言而喻。
大数据之所以“大”，在于数量（Volume）、种类（Variety）和产生速度（Velocity）的特征。Volume：数据体量大，许多企业大数据规模可达数百TB、甚至EB级别（1EB=1024PB、1PB=1024TB、1TB=1024GB）。Variety：数据类型多，包括各种格式与形态。Velocity：大量数据每一秒都在产生，对数据实时收集、处理与分析应用的速度要求很高。
无论数据如何变化，它们是“金矿”还是“垃圾”，取决于企业是否了解自身拥有（或能够获得）的数据资产，并以此建立清晰的大数据战略，从而在战略、运营和一线层面产生价值。无法持续地产生价值的数据是没有意义的。
基于大数据行业调研，企业今天在运用大数据时还面临不少困难。主要包括战略、人才、数据资产和工具等四大类挑战。
战略：仅有约23%的企业拥有明确的大数据相关战略，决定并知道如何将大数据分析有效地应用于企业运营，并建立相应的组织能力、流程和激励机制来赋能数据分析以支持决策。
人才：仅有约36%的企业拥有专门的数据洞察团队，并拥有同时具备数据科学专业能力和商业敏感度的人才。
数据资产：仅有约19%的企业拥有高质量、一致性较好、易于获取和应用的大数据。
工具：仅有38%的企业正在使用先进的大数据工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自动数据清洗算法等。
建立大数据战略与能力的关键因素
企业如何建立清晰的大数据战略和关键的大数据能力？贝恩根据与全球客户合作的大数据相关项目经验，总结出企业建立大数据战略与能力的6大关键因素。
关键成功因素1：发现独有的“数据资产”。
你拖动某部电影视频滚动条的时候，视频网站正在分析整体观众的偏好数据并指导下一步剧集的剧情走向；当你在店里购物的时候，零售商正在分析整体客流轨迹数据并指导店面的布局和商品的上下架；当工厂每天使用机器设备的时候，厂商正在分析整体设备的使用习惯并指导下一代产品的设计、维修保养的主动性变动以提升效率……这样的例子非常多。
作为建立大数据能力的基础，企业应像对待其他重要资产一样，发现、评估和管理好并不断扩充数据资产。
首先，应对企业数据资产现状开展深入评估，明确目前数据资产的来源、类型与数据准备情况，评估数据是否足够完整、是否与业务发展直接相关；
其次，根据评估结果以及企业经营战略目标，应明确目前还有哪些数据资产与目标存在显著差距，弥补差距的优先级是什么；
然后，对所有可进一步获取的内外部数据资产进行识别与评估，在深入考虑数据质量、重要性与相关度、获取成 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 据拿出来。其次，就是引擎服务，引擎的意思就是说，它能够应用大数据的技术去驱动前台的业务，它与报表报务的差别在于它已经直接嵌入到企业的生产经营活动中，出来的数据会直接影响到企业的整个业务。
6、库存管理和物流配送
对于很多***，或者是O2O公司来说，库存管理和物流配送正成为企业重要的竞争力，它不仅直接关系到企业的成本、利润，同时还直接关系到用户体验。由此，通过数据的分析和挖掘，可以精准测算出不同品类不同规格段商品的库存水平，同时获取物流配送的时间效率、最佳用户体验与物流整体配送效益的平衡。
来源：大数据魔镜
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