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立博企业大数据的挑衅和应对

发布时间:2020-01-10点击数: 99 作者:立博体育网站

立博体育网站好的人工智能離不開數據,數據是企業的核心資產,許多企業都有大量的數據,其中做得好的是互聯網原生企業,它們本身擁稀有據,本身擁有分析能力的企業,比如阿里、騰訊,它們有大量的數據,可以賡續地做分析,做得相對比較成熟。另外也有一類公司,它們是屬于第三方,雖然本身不擁稀有據,但是會和許多數據提供商或企業合作,以提供數據產品為生。然而最常見的一類企業,是所謂的傳統企業或實體經濟企業,他們擁稀有據,但是主業又和數據不相干,比如銀行、制造業北京發光字制作,這類企業面臨著怎么樣從營業驅動數據的過程轉為數據啟動營業,大家如今也都在往這個方向走。

數據數字化的過程,現實上就是數據價值釋放過程。像騰訊、阿里這些企業有大量的數據,但是把這些數據真正的價值能夠表現出來現實上是很大、很復雜的過程。在數字化轉型開始之后,大家開始做數據的集中,建立了大數據平臺,把數據放到一路去,但是如今還不夠,下一步釋放數據要到治理階段,提供數據標準化、資產化,真正讓數據發揮更大的作用,能夠做到數據驅動營業。

那么到底怎么做?照舊回到最基本的東西,我們先要有戰略,根據公司的營業戰略,要制訂一個數據的戰略,制訂數據戰略的核心照舊團隊,要有一個專門做數據的團隊,在一個大的公司里肯定是跨部門的團隊,有了這個團隊然后針對數據公司的營業戰略來制訂公司的數據戰略,制訂目標,制訂計劃。然后在這個數據戰略的基礎上制訂你的項目治理、數據治理的策略,最后把數據治理作為一個公司級的立項來做,真正有預算,有人來做。我想這個真正實施起來確實也是挑釁,所以后面給大家提一些方法,思路。

根據實踐,我們覺得比較實際的方法就是用場景拉動建立數據治理系統,現實上是夙昔端開始,由你的場景驅動,例如販賣,從客戶流失分析開始,根據必要來梳理數據,在梳理出數據來源之后,開始建立相干的數據治理結構。然后根據這一個場景來預警數據,最后再在上面疊加不同的場景。這是我們覺得比較實際、經濟、有用的做法,當然我們也有肯定的工具輔助。

基于這個新的概念,我們做了一個解決方案,這也是基于數據假造化,把數據治理的不同要素引入到數據平臺里面去,夙昔端的需求到不同類型的數據源,現實上通過假造化的技術處理,用緩存來存儲一些常用的數據場景,能夠快速的從不同環節得到數據,同時從后端現有的結構數據庫或者非結構數據庫里直接獲取數據,而且這個速度可以特別很是快。

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