by Nick Jewell
根據(jù)《經(jīng)濟學人影響》研究發(fā)現(xiàn)，37%的企業(yè)將數(shù)據(jù)驅(qū)動思維列為業(yè)務關鍵的優(yōu)先事項，而另有57%的企業(yè)將其列為中等或高度優(yōu)先事項。
該研究還發(fā)現(xiàn)，80%的企業(yè)已經(jīng)實施了大數(shù)據(jù)分析。然而，目前從數(shù)據(jù)中看到真正價值的公司比例仍然低得驚人，56%的高管沒有從大數(shù)據(jù)分析項目中察覺到價值。同樣，根據(jù)普華永道的數(shù)據(jù)，到目前為止，只有16%的企業(yè)通過在云端實施數(shù)據(jù)和分析項目實現(xiàn)了商業(yè)價值。
那么，為什么這么多企業(yè)在數(shù)據(jù)和分析項目實際運作中遇到困難呢？因為不同的用例和應用利用不同類型的數(shù)據(jù)，適用于一種情況的方法并不適用于另一種情況。要知道什么會起作用，同樣，什么不會起作用，必須了解有關這些數(shù)據(jù)集如何隨著時間的推移而創(chuàng)建、存儲和訪問的一些關鍵細節(jié)。
大而簡單與小而復雜
其中一種數(shù)據(jù)集通常被稱為“大數(shù)據(jù)”。在過去的十年中，這個術語被用于描述服務于在線客戶服務的應用創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集。圍繞大數(shù)據(jù)建立的技術是為了處理一直在流動的大量數(shù)據(jù)而創(chuàng)建的。
如今，創(chuàng)建和使用這類數(shù)據(jù)集的企業(yè)數(shù)量有所增加。這類數(shù)據(jù)并不是大型社交媒體和網(wǎng)絡企業(yè)的專利，而是在數(shù)千家企業(yè)中涌現(xiàn)出來。“大數(shù)據(jù)”這個稱呼現(xiàn)在已經(jīng)成為很多人的常態(tài)。這些數(shù)據(jù)集很大，更新速度很快，而且有序。這使得數(shù)據(jù)分析更容易，pb級的信息可以被快速掃描和使用。
然而，并不是所有的數(shù)據(jù)集都遵循這種模式。運營數(shù)據(jù)是業(yè)務應用在接受訂單時創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，并通過運行業(yè)務的企業(yè)資源計劃(ERP)應用進行管理。這包括財務和會計系統(tǒng)、供應鏈運營和其他流程。操作數(shù)據(jù)集不是可以快速大規(guī)模處理的有序數(shù)據(jù)，而是高度連接且極其密集的數(shù)據(jù)。
這里的挑戰(zhàn)是，建立ERP系統(tǒng)是為了從交易中獲得每一盎司的性能。每個業(yè)務職能部門都有自己的交易記錄系統(tǒng)，這些系統(tǒng)經(jīng)過優(yōu)化以提高特定功能的性能。
例如，客戶銷售將導致創(chuàng)建付款發(fā)票、制造和生產(chǎn)中的銷售訂單，以及內(nèi)部帳戶中的供應鏈流程和財務分類系統(tǒng)所需的訂單。這些系統(tǒng)都相互連接，每個客戶記錄都必須在每個系統(tǒng)中更新。
實際上，跟蹤業(yè)務數(shù)據(jù)元素和關系的數(shù)以萬計的單個數(shù)據(jù)庫表必須隨著時間的推移進行更新。因為這種優(yōu)化通常發(fā)生在每個領域，所以沒有一個ERP提供整個業(yè)務的聯(lián)合視圖。
分析運營數(shù)據(jù)可以幫助了解業(yè)務的運行情況。然而，數(shù)據(jù)集的分離使得很難回答業(yè)務想要問的問題。例如，適用于大數(shù)據(jù)集的方法通常會在相互關聯(lián)的ERP數(shù)據(jù)中失敗。我們今天所知道和使用的數(shù)據(jù)管道模型是為大數(shù)據(jù)而建立的，而不是為ERP數(shù)據(jù)構建的。
設計數(shù)據(jù)分析方法
數(shù)據(jù)管道是團隊用來從數(shù)據(jù)中獲取價值的一組工具和過程。它從商業(yè)應用程序中獲取信息，然后清理、組織并將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給需要的人。對于操作數(shù)據(jù)，試圖以這種方式應用管道是無效的。
ERP系統(tǒng)用于提高交易速度并保持跨多個表更新客戶記錄的方法，與使用數(shù)據(jù)管道實現(xiàn)分析的方法并不真正兼容。操作數(shù)據(jù)不是已經(jīng)組織好的直接數(shù)據(jù)，而是分布在多個不同的系統(tǒng)中。
所需的信息可能分布在50個或更多不同的表中，而不是能夠在一個地方查看單個事務。然后，這些表可能需要多次查找和計算，以創(chuàng)建分析師想要的最終結果。
要將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)管道，需要理解所有這些不同的連接。為了建立這種關系，分析師通常試圖將這些聯(lián)系分解成越來越小的部分。這里的目的是創(chuàng)建一個簡化的數(shù)據(jù)視圖，然后可以運行查詢，而不是試圖一次性處理所有連接。
這種方法的問題是它過度簡化了數(shù)據(jù)，這意味著分析師只能回答預定義的問題。如果他們還需要其他東西，那就意味著返回源系統(tǒng)以獲取數(shù)據(jù)并將其調(diào)整到合適的狀態(tài)的漫長過程。這意味著獲得見解的時間更慢，因此實現(xiàn)結果的時間也更慢。
要解決這個問題，我們必須停止把每個數(shù)據(jù)分析問題都看成一個更復雜的管道就能解決的解決方案。相反，我們必須考慮如何從一開始就處理連接的數(shù)據(jù)集。實際上，這意味著讓用戶可以訪問數(shù)據(jù)，而無需管理將數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿麄兊墓艿馈?/p>
它還包括在進行任何查詢之前有正確的分析方法。Gartner將這種方法定義為查詢加速，即在創(chuàng)建任何查詢之前掃描整個數(shù)據(jù)集進行分析。它把所有的數(shù)據(jù)都帶到了問題上，以便快速回答問題。這也改善了查詢過程，因為分析師可以隨著時間的推移提出他們想要問的問題，而不是拘泥于既定的問題。
根據(jù)需要使用正確的方法
為了使數(shù)據(jù)分析項目成功，我們必須考慮我們必須達到的目標和存在的目標。少數(shù)成功實施數(shù)據(jù)和分析項目的企業(yè)表明，我們必須觀察我們在整個業(yè)務中擁有的數(shù)據(jù)類型，然后在需要的地方應用正確的工具和方法。隨著越來越多的企業(yè)利用數(shù)據(jù)來創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，并幫助決策過程，做好這方面的工作將變得至關重要。
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峰會預告
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報名方式
上海站（11月23日）：https://www.huodongxing.com/event/3638582473900
北京站（11月25日）：https://www.huodongxing.com/event/4638577546900
廣州站（12月08日）：https://www.huodongxing.com/event/2638587914600
成都站（12月20日）：https://www.huodongxing.com/event/5657854318600
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