大数据开启数据资产化与决策智能化时代.pdf

大数据开启“数据资产化”与“决策智能化”时代 赛迪顾问高级分析师 吴李知 随着近年来企业信息化的日臻成熟、社会化网络的兴起，以及云 计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据 的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。一方面海量 的多样化数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战，另一 方面其中蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。 对于大数据的概念，至今没有一个业界广泛采纳的明确定义。各 大厂商纷纷给出了关于大数据概念的侧面描述。根据大数据概念的内 涵，并结合业界对大数据特性的普遍认同，赛迪顾问提出以下概念： 大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海 量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。 其中，海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快 速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、 处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据 的来源，交易数据来自于企业ERP系统、各种POS终端、以及网上支付 系统等业务系统；交互数据来自于移动通讯记录、以及新浪微博、人 人网、网络社区、网络媒体的开放评论等社交媒体；传感数据来自于 GPS设备、RFID设备、视频监控设备等。 对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力、并抢占市场先机的 关键。真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将 具备强劲有力的竞争优势，从而成为行业的领导者。在零售行业，大 1 数据可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；在互联网行业， 大数据可以帮助商家制定更加精准有效的营销策略；在服务行业，大 数据可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；甚至在公 共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等不可 小觑的重要作用。 大数据将推动各个行业的信息技术应用产生两大重要趋势： 一是数据资产化，信息部门将从“成本中心”转向“利润中心”。 在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。有些公 司的数据相对于其他公司更多，使他们拥有更多获取数据潜在价值的 可能，例如互联网领域与金融领域。拥有数据的规模、活性，以及收 集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深 入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略，意味着巨大的投资回 报，因此企业的IT部门将从“成本中心”转变为“利润中心”，而数 据将成为企业的核心资产。 二是决策智能化，企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。 智能化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分 析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、 竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行估测 而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代， 企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通 过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从 而制定更加行之有效的战略。据有关统计显示，企业数据智能化成都 2 提高10%，其产品和服务质量就能提高15%左右。 那么对于行业用户，应当怎样制定大数据应对策略以充分利用大 数据蕴含的巨大商业价值呢？赛迪顾问提出以下两方面建议： 一方面，应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产。 对于大型集团企业用户，其各级子公司和分公司的ERP系统中每天都 在生成大量的交易数据和业务数据。分散在各个业务系统中的数据无 法形成集中的资源池、不能互联互通，将严重影响对大数据的统一管 理与价值挖掘。因此首先要通过云平台实现集团数据大集中，从而形 成企业的数据资产。这是集团企业利用大数据资源的第一步。只有把 集团的信息化架构向云平台迁移，才能促使集团数据的大集中与统一 管理，从而在此之上对数据资源的价值进行挖掘，促进企业数据的资 产化。 另一方面，应当深度分析挖掘大数据的价值，推动企业智能决策。 以前企业对数据的关注主要是存储和传输，一般而言企业利用的数据 不足其获得数据的5%，在数据每年约60%增长的背景下，企业平均只 获取其中25%-30%的数据，作为企业战略资源的数据还远远未被挖掘。 因此，行业用户应当重视对大数据的价值的深入分析与挖掘，推动企 业决策机制从“