在大数据(big data)时代,企业决策者需拥有大数据的基础知识。此为了解大数据是成功投资抑或浪费金钱的第一步。
据报导,大数据并无公认的普遍定义。有些人认为大数据是指大量数据,但对大的范围仍很模糊。也有人透过数量(volume)、变化(variety)和速度(velocity)这3V来解释大数据。而本文将透过信息和技术两方面来定义大数据。
从信息面来说,可将大数据与事件日志做比较。例如,网络商店访客的行动,包括在购物车中加入商品、加以删除、兑换优惠券、留下产品评论,点击广告等。这些行动都是已发生且不能改变的事件。
大数据虽然可能不完整。但要显示总体情况或确定某趋势并不需要100%的准确性。电子商务零售商若想了解其客户的行为,就算不知道访客找到其喜欢的商品前登陆的网页也无所谓。能了解大部分访客的登陆网页,就能让零售商清楚掌握全貌。
从技术方面来说,大数据的量不断增加。有监于此,大数据解决方案须有特殊的数据储存和处理方法,包括:
一、分布式数据储存,将数据储存在多台标准计算机上,而非一台超强而昂贵的计算机。
二、高度可扩充性,若数据量增加,可轻易增加额外计算机来储存和处理数据。
三、并行数据处理,将多个处理器之间的任务分开,以提升处理速度。
大数据很多样化,可作为传统报告的一部分,也可为自动化系统,如推荐引擎。企业总是设法想更了解客户,大数据能分析全通路客户行为、情绪、反馈等,为实现此目标开辟新的可能性。而其结果为能在传统商业情报(BI)中使用的客户细分(customer segmentation)。目前在进营销售和营销分析时,客户细分已成为重要参数。
推荐引擎即为大数据作为独立系统的范例。推荐引擎能在电商网站上提示客户产品,或向用户通知他们可能认识的其它社交媒体用户。这种系统毋须人工参与,因为系统会分析关于每个用户的大量数据,并辨识行为模式。
制造商广泛使用传感器来改善资产维护。他们通常会在不同机器部件上安装多个传感器,且会扫描设备状态,为分析系统提供实时观察数据。随著时间推移,系统会学习可能代表未来机器故障的模式,并通知维护小组。
企业也可转向外部大数据源。例如,雀巢(Nestle)高度依靠社交媒体实时监控其8,000个品牌的客户情绪。该团队不间断地分析所有提及雀巢品牌的评论和贴文。而且不仅观察,拜实时可视化工具之赐,该团队很容易就能发现何时需要介入。
大数据专案的指示性成本介于20万~60万美元,但实际价格高度取决于业务任务,因此也取决于专案范围。近期发表的2017年大数据执行调查(Big Data Executive Survey)显示,80.7%的受访者认为其大数据专案投资成功,而21%的受访者认为大数据具颠覆性或变革性影响。
尽管如此,企业决策者应记住,在向大数据咨询团队解释其短期和长期需求,并对其现有系统进行审计之后,就能了解所需投资和预期收益。
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