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[导读] “大数据”一词最早出现于15年前,顾名思议,大数据是日益增长的、多样化的、复杂的、数量庞大的数据,这些数据难以通过传统的数据管理实践进行管理。近年来,随着数字化转型的兴起,大数据已成为组织数字化转型

“大数据”一词最早出现于15年前,顾名思议,大数据是日益增长的、多样化的、复杂的、数量庞大的数据,这些数据难以通过传统的数据管理实践进行管理。近年来,随着数字化转型的兴起,大数据已成为组织数字化转型旅程的主要推动力。

IT和商业服务转型咨询机构Pace Harmon公司的常务董事Rahul Singh说:“通过实时分析大量结构化和非结构化数据以获取见解的能力,是大多数数字化转型工作的基础,因为通过大数据分析获得的见解可用于推动工作流程的数字化和自动化。”

此外,数字化转型的出现在一定程度上是因为组织寻求最好地利用这些不断增长的数据资产。SAS公司数据管理主管Todd Wright解释说:“数字化转型是将组织决策转变为基于数据的决策,而大数据使组织拥有可以生产或使用的所有可用数据的能力。捕获所有可用数据(大数据)对于数字化转型至关重要。”

IT组织完全可以将大数据用于报告和流程改进目的。但是,Singh解释说:“真正的价值来自于将大数据与数字化转型相结合的能力,以实现整个运营的数字化和自动化,从而提高效率和新的业务模式。”正如技术研究和咨询机构ISG公司的数字战略和解决方案合作伙伴Prashant Kelker所说:“数字化转型是必由之路,大数据是其中的一个手段。”

大数据如何揭示数字化转型机遇

大数据的应用可以照亮企业的黑暗角落。SAS的Wright说:“组织将大量管理良好的数据在分析或人工智能程序中集成,从而更好地了解运营、客户和市场。归根结底,数字化转型要想真正获得成功,以实现对商业目标的最佳洞察,获得尽可能多的数据是必不可少的措施。”

Wright说:“如果没有经过深思熟虑的想法或程序来利用大数据,那么大数据本身就毫无用处。数字化转型提供了这种想法和程序。关于数字化转型是否需要大数据,进入数字化转型程序的数据越多,效果越好。”

当这二者融合在一起,真正的改变就成为可能。随着物联网设备、可穿戴设备、智能手机以及其他设备传感器数量的增长,它们生成的数据量也呈指数级增长。Pace Harmon公司的Singh说:“物联网数据、大数据分析能力和数字化转型的结合,使组织不仅能够根据客户需求进行近乎实时的调整,还可以预测其消费者的未来行为。”

管理咨询和研究机构Everest Group公司副总裁Ronak Doshi指出,随着互联网连接设备的日益普及,数据驱动的数字业务模型的发展以及全球互联业务生态系统和集成价值链的增加,要求组织构建一个模块化但具有凝聚力的数字平台,并由各种来源收集的大数据提供动力。

Doshi说:“组织从数字能力平台的投资中可以产生的业务价值(或投资回报)将取决于他们的数据价值提取能力。对于大型组织而言,这些数据量巨大,并且无法通过传统的商业智能和数据仓库技术进行管理。”

目标是整合而不是孤立

Doshi说,专注于从大数据中获取最大价值的数字技术可以使IT领导者建立数据中心,以汇总和存储来自多个来源的数据。许多大数据供应商提供了IT领导者可以利用的预先构建的分析和机器学习算法。

但是至关重要的是,首先要针对特定组织和行业明确定义大数据和相关的数字化转型工作。例如,一家与Kelker公司合作的制造商必须首先确定其目标是通过互联产品增加收入?还是通过更优化和关联性更强的车间(或两者结合)降低成本?只有明确之后,IT领导者才能确定实现这些目标的最佳的大数据、物联网和云计算战略。

Kelker说,“组织数字化转型应该牢记目标。其目标是获得新收入吗?是节约成本吗?还是二者兼有?这一变革原则有助于确定道路并指导技术的实施。”

Kelker表示,仍然有太多大数据计划在IT组织或商业智能组织内部启动,但由于缺乏业务相关性而消失。他说:“孤立执行的大数据计划感觉就像是解决某些问题的解决方案,而执行良好的数字化转型为技术(包括大数据计划)提供了一条捷径。”

大数据和数据技术还可以帮助组织更好地了解客户的偏好和行为,从而创造更多个性化和相关的体验。Doshi表示,除了通过引入基于洞察力的产品和服务实现纯粹的货币化之外,组织还将大数据和数据技术相结合,以设计能够提高收入的新产品和服务。

成功的组织采取积极的态度

SAS的Wright表示,在某些情况下,大数据工作实际上可能会阻碍数字化转型,特别是如果数据没有可靠的数据治理程序支持的情况下。他说,“没有元数据管理、数据质量、数据目录,以及分配的安全性和数据所有者,组织就不能简单地从更多的源访问更多的数据。”

Wright表示,在利用大数据帮助数字化转型方面最成功的IT领导者会采取积极主动的方法。他们从数据管理策略开始。要使数字化转型成功,它必须基于可信赖的数据。

那些在数据治理、高级分析和机器学习上进行投资的组织从大数据和数据技术组合中获得了最大的收益,提高了运营效率,改善了客户体验并且增加了收入。

Everest Group公司的Doshi说:“供应链的数字化转型是一个很好的例子,其中需要增强运营弹性,要求企业着手进行数字化转型。在这一旅程的关键要素是跟踪有关材料、制成品或信息资产如何在供应链中移动的数据。数据洞察力正在帮助组织提高整个价值链的效率,并改善分销、物流、制造和销售等功能。”

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