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利用数据供应链释放商业价值

作者:李纲 2014-12-08 10:26:57 0

现如今,数据技术飞速发展,但大量企业数据并未得到充分利用。Gartner近期的一份调查显示,85%的《财富》500强企业都未充分发掘大数据所蕴藏的潜力并据此形成竞争优势,这样的情况将持续至2015年底。异曲同工的是,埃森哲的研究发现,虽然半数的受访企业很重视数据的准确性,但绝大多数管理者并不清楚数据分析项目会带来怎样的业务成果。企业的数据生态系统正变得日益复杂,各自为政的“数据孤岛”却比比皆是,限制了企业从数据中创造价值。

为了释放数据所蕴藏的潜力,企业应着手将数据视为一条供应链,使该链条以简单、有效的方式在整个企业中流动,并最终贯穿包括供应商和客户在内的整个企业合作伙伴生态系统。通过有效的配置和管理,数据供应链有助企业发掘内部数据,对更多数据来源进行充分利用,并最终产生切实可行的业务洞察力。

而对于强有力的数据供应链而言,数据加速起着至关重要的作用。数据加速主要依托相关工具和技术快速获取海量数据(从数据源输入专门的数据系统),并能使其迅速存储和取用。具体而言,企业能够通过数据加快节奏获取有价值的数据,进而进行数据分析,获取洞察力并据此采取行动,有时甚至能在机遇窗口极为短暂的情况下迅速交付。

由此可见,数据加速能帮助企业克服数据迁移、数据处理和数据交互的数据相关挑战,从而从根本上解决如何使数据从源头迅速迁移到有需求的企业部门,如何尽快处理数据以获取可行洞察力,以及如何快速响应用户或应用提交的查询请求等问题。

加快数据处理

过去,数据在企业中的迁移缓慢且相对直接:数据首先被收集至暂存区,随后再转换成适当的格式,并加载存入同数据源,然后以点对点的形式将数据直接传输至数据集市,供用户和应用调取使用。然而,随着数据量和数据种类的急剧增加,这种传统的流程已难以为继。

物联网进一步推动了数据迁移的发展。到2020年,全球将有多达260亿台设备集成、纳入到物联网当中。每台互联设备都会生成数据,并且具有各自的形式和特征。对于出自各类源头、各式各样的数据,要想从源头把对应数据完整地传输到有需求的企业部门,难度好比将消防龙头当作引水口,并且要求做到滴水不漏。而数据加速恰恰有利于企业有效管理这项艰巨而又工程浩大的任务,通过各种方式将数据纳入企业的数据基础架构,确保数据能够快速存取。

长期以来,企业一直通过数据处理来获取切实可行的洞察力。然而,有待处理的数据量和数据种类显著增加。为适应该情况,实现又快又准的处理结果,企业必须培养相应的数据处理能力。

实时分析技术的崛起为企业带来了诸多全新机遇。良好的分析技术会对输入数据进行预处理。例如,通过监测客户所处位置,企业能在客户接近潜在购买地点时,向客户的移动设备发送促销或折扣信息。而更加出色的技术则会将流数据与历史(已建模的)数据有机结合起来,从而做出更加明智合理的决策。举例而言,如果能将客户位置与其购买历史对应起来,企业就能向同一位客户发送量身定制的个性化促销信息,从而提高购买的可能性。

为从更加快速的数据处理中全面获益,企业必须对计算机集群进行有效利用——即通过组织有序的成百上千台计算机筛选海量数据。市场上有关数据快速存取的新型解决方案已如雨后春笋般涌现,每一种方案都为数据处理速度、耐久性和准确性提供了有力保证。数据加速能为实现更快的数据处理提供支持,利用计算机集群的软硬件升级,使计算机的运行效率得到前所未有的提升。

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