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Teradata姜欣:洞察數據分析生態系統的未來

原創
大數據 數據分析
商業數字化的今天,越來越多的公司開始倡導“用數據說話”,利用數據分析來幫助公司進行商務運營和制定決策。數據分析無處不在,企業需要能夠敏捷地適合未來的數據分析系統。

【51CTO.com原創稿件】商業數字化的今天,越來越多的公司開始倡導“用數據說話”,利用數據分析來幫助公司進行商務運營和制定決策。數據分析無處不在,企業需要能夠敏捷地適合未來的數據分析系統。

數量龐大、增長迅猛、種類多樣的數據已經成為企業在大數據時代不得不面臨的現實境況。這是挑戰,也是機遇。對此,Teradata天睿公司基于客戶需求,提供領先、全面、有效的解決方案,幫助企業獲取商業洞察力,并且將之轉化為行動力,創造商業價值。

近日,Teradata舉辦了媒體溝通會,并邀請Teradata天睿公司大中華區解決方案總監姜欣,結合***的技術、產品創新和案例,分享了Teradata針對數據分析生態系統的未來的洞察。

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Teradata天睿公司大中華區解決方案總監姜欣

大數據面臨的問題

在姜欣看來,大數據發展至今,面臨的問題主要聚焦在三個問題上:

一,某些有價值的業務數據并沒有被很好地獲取到。

二,數據使用的方式不夠靈活和友好。

三,處理數據不一致花費了太多的時間,即存在數據質量的問題。

簡單的說,就是數據的整合、應用和治理

所謂技術感知型企業

感知型企業是Teradata在去年年底總結出來的新型企業特征。企業想要具有競爭力,必須具備五大核心能力。

1. 平臺能力。即搭建一個敏捷平臺。這個平臺要足夠穩定,并且要有彈性。在此平臺上可以開發出各種各樣的應用。

2. 可以看到行為分析,而不僅僅是交易分析。這就要求數據能力一定要更加完整。

3. 模式上的改變。主要指在企業內部,由以往IT絕對主導的模式,逐漸向業務部門和IT部門協同思維、協同工作的模式轉變。

4. 應用。以往公司的領導、分析人員、市場人員,都是被動地在接受系統吐出來的很多信息,如報表、指標、KPI等。如今,應用越來越自助化是未來數據分析發展的一個趨勢。自助式能提供一個良好的使用分析的方式,可以實現交互式的使用。

5. 智能化。在做出很多模型和算法后,把數據分析自動化,變成企業自動決策的源泉、驅動和引擎。過去的模式是,建模時間占到90%,決策時間只有10%。但在未來,模型庫一旦建好之后,90%的時間是在做決策,10%的時間是在維護這些模型。

由此可以看出,感知型包括:分享的能力、識別的能力、分析的能力、發現的能力、搜索的能力、認知的能力和交互式能力等。

如何打造感知型企業

一. 業務目標

感知型企業的業務模式主要分三步:做好數據融合;基于高質量、穩定的數據平臺,做開放的運營;基于這種運營,做新的商業模式,實現價值重塑。

大部分的互聯網企業已經做到了價值重塑這一階段,運營商和銀行正在做開放運營,其他的諸如醫療、制造、服務型的企業、零售,可能處在數據和開放運營之間的階段。

基于數據驅動來打造這三階段的路線圖之后,如何變現?主要是兩個方向:對內和對外。

對內變現是指如何加速企業的內部流程,降低成本,推出好產品,抓住客戶,提升運營效率,增強競爭力。

在對內變現的基礎上,要做對外變現,把數據做成好的數據產品后,進行跨界運營。例如,運營商的數據如何支持旅游方面的應用,如何支持金融方面的應用,如何支持零售業的應用。這時候會產生一些新的數據產品,甚至是一些新的盈利模式,成為企業新的盈利點。這就是感知型企業的一個新的模式。

二. 敏捷分析方法

傳統的分析模式,一個企業建一個數據倉庫平臺或者大數據平臺少則半年,長則兩年都會有,整個周期非常長。可能這個項目整個實施完了,市場需求或者業務部門需求全都改變了。敏捷分析方式與之不同,有很多好的工具把這個平臺打造得很敏捷,有很多友好的使用方式,進行快速迭代。在相同的時間內,可以分析多波次,***決定做出的哪些結果是有用的,再把它固化到傳統的分析模式上,變成一個共享,然后把它實現,并且長周期的去實現。

敏捷分析過程基本上是數據驅動,從獲取到的數據里面挖掘問題,之后進行快速迭代,即數據探索的方式,或者數據實驗室的方式,快速研究和釋放出來數據價值。

姜欣強調,傳統的分析方式并沒有被摒棄不用。在一個企業,特別是感知型企業,傳統分析方式和敏捷分析方式應該雙方相互結合且相互促進。并且,敏捷分析方式應該基于業務價值框架來做。何為業務價值框架?網絡體驗、客戶綜合感知度、客戶身份識別、渠道的統籌分析和優化、購買路徑等。大數據變現中的人群流量、位置軌跡、實時位置的監控、網絡投資優化、安全管理,這些所有內容都是很好的參考,即業務價值框架。

三. 敏捷分析方法的實現

***步:溝通。首先需要構建一個團隊,團隊里包括三類技術人員:懂大數據平臺技術、開發的人;懂業務的人;分析、挖掘、建模的專家。由客戶方和服務方共同組成,規模一般是四到五人,進行溝通后去確定主題是什么,歷時大約一周時間。

第二步:建模。獲取到數據,進行清洗后就要開始建模,快速產生結果,對結果進行評審,不滿意則進行迭代,重新生成結果。這個過程大約需要兩到五周。

第三步:評估、寫報告。用合適的展示方式把結果展示出來,有可能是生動的演示,或者是用PPT的形式,向領導匯報。

Teradata稱整個過程為敏捷型分析業務咨詢服務(RACE),在四到六周的時間里完成。這對客戶人員和服務方的人員的要求都比較高。

得到結果后,把它部署到平臺和生產環境上,作為一個長期進行的工程項目。Teradata提出,不管提到的業務價值框架還是RACE這種開發方法,都與具體產品沒有任何關系,都是技術中立的,可以部署在Hadoop上,也可以部署在自己的產品Aster上,也可以是Teradata上,或者友商的產品上、開源的平臺上,跟技術沒有任何關系。

Teradata的五級轉型

據姜欣透露,Teradata正在轉型。

一. 強化一體化的專業能力,即繼續加強Teradata一體化機的能力。

二. 慢慢向云上轉移。包括私有云、公有云和托管云,在云生態下提供咨詢和開發部署的服務。

三. 打造分析生態系統。包括統一數據架構,以及Unity、QueryGrid、Listener等數據采集工具等等。把所有配套軟件整合起來,形成一個大數據生態,以及在這個生態下,兼容開源的、Teradata提供的咨詢和實施服務。

四. 完全技術中立地做咨詢服務,例如大數據戰略規劃技術、RACE、快速迭代、敏捷開發等方式,以及數據建模,不只在Teradata平臺上,包括客戶一些自定義的產品。

五. 堅持客戶至上、客戶需求至上,而不是產品至上的原則。客戶提出需求,就要盡可能地用多元化的產品去滿足客戶的要求。

在中國市場的發展

Teradata在數據分析領域歷經近40年的發展,一直在為客戶提供更加豐富的解決方案。Teradata一直致力于幫助客戶使用***的技術,Teradata自己也沒有停下腳步,一直在研發、架構優化,以及生態系統建立,并且得到了客戶的高度認可。在十幾個重點行業里,堅持幫助客戶從傳統的分析環境到未來生態系統的轉變,而客戶與Teradata一起,獲得了一些市場的高度認可。

【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

責任編輯:趙立京 來源: 51CTO
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