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          1. 大數據如何成功實(shí)施三個(gè)V

            2023/6/13 14:16:00 來(lái)源: 網(wǎng)絡(luò )

            在全球范圍內,企業(yè)都希望能夠利用大數據的力量。而在這個(gè)過(guò)程的第一步通常是了解大數據和更傳統數據環(huán)境之間的區別。調研機構Gartner公司在2012年就將大數據的特征描述為3個(gè)V:數量(volume)、速度(Velocity)和多樣性(Variety)。數據量也就是捕獲數據的規模,是描述大數據平臺的關(guān)鍵組成部分。

            根據IBM公司最近進(jìn)行的一項研究,現在世界每天都會(huì )產(chǎn)生超過(guò)2.5萬(wàn)億字節的數據,為大數據平臺提供了潛在的海量數據。由于移動(dòng)設備、傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設備的快速擴張,產(chǎn)生了無(wú)窮無(wú)盡的數據流,數據捕捉的頻率也在不斷提高。大數據已經(jīng)把人們從一個(gè)結構化交易數據的世界帶到了一個(gè)捕捉各種各樣的數據的世界,其內容從社交媒體內容到可穿戴設備的健康數據。

            一旦企業(yè)高管理解了大數據和傳統數據環(huán)境之間的區別,下一步往往就是選擇物理平臺。在20世紀90年代中期,數據倉庫的出現引起了類(lèi)似的反應。隨著(zhù)企業(yè)認識到需要有一個(gè)獨特的信息分析平臺,以防止對事務(wù)環(huán)境的影響,其重點(diǎn)立即轉移到技術(shù)選擇過(guò)程。在采用大數據的這一點(diǎn)上,就像數據倉庫的情況一樣,避免成為行業(yè)領(lǐng)域的犧牲品是很重要的。那些急于選擇和建立大數據平臺的企業(yè)可能采用了構建平臺就會(huì )有數據的策略,與過(guò)去失敗的數據倉庫項目類(lèi)似,在沒(méi)有首先確定特定業(yè)務(wù)價(jià)值的情況下構建大數據平臺可能會(huì )導致企業(yè)成為受害者。

            最初的三個(gè)V很好地定義了大數據的概念。但是,需考慮在企業(yè)中實(shí)施大數據時(shí)另外三個(gè)極其重要的V——價(jià)值(Value)、有效性(Validity)和活力(Vitality)。為了防止大數據平臺建立而不使用的情況,必須提前理解業(yè)務(wù)價(jià)值,解決方案的有效性必須為業(yè)務(wù)采納而合理,最后,企業(yè)必須有活力進(jìn)行實(shí)施過(guò)程。以下更深入地研究這些領(lǐng)域。

            企業(yè)需要創(chuàng )建一個(gè)大數據平臺,為每個(gè)客戶(hù)吸收、分析和制定定制策略,如果得到關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的適當支持,就有可能帶來(lái)巨大的價(jià)值。

            行業(yè)專(zhuān)家表示,最近參加了一些關(guān)于大數據的會(huì )議,其中演講者的關(guān)鍵賣(mài)點(diǎn)是“我們的大數據解決方案很棒,因為可以將所有數據加載到低成本的商品服務(wù)器上,幾乎沒(méi)有任何磁盤(pán)存儲成本,源數據的任何格式存在,并弄清楚以后如何使用它”。不要讓這種方法的吸引力導致企業(yè)成為下一個(gè)受害者。大數據之旅的一個(gè)關(guān)鍵成功因素始于對如何交付業(yè)務(wù)價(jià)值的清晰愿景。例如,如今可以從車(chē)輛上數千個(gè)傳感器中捕獲流數據,范圍從制動(dòng)水平到轉彎時(shí)的速度。如果使用得當,這些數據可以讓保險公司根據客戶(hù)的駕駛行為調整保驗費用的價(jià)格。企業(yè)創(chuàng )建一個(gè)大數據平臺,為每個(gè)客戶(hù)吸收、分析和生成定制策略,如果得到關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的適當支持,就有可能帶來(lái)巨大的價(jià)值。

            行業(yè)專(zhuān)家建議的下一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域是解決方案的有效性。從技術(shù)上說(shuō),一個(gè)合理配置的大數據平臺可以輕松處理來(lái)自幾乎無(wú)限數量車(chē)輛的流傳感器數據。

            因此,可以創(chuàng )建大數據解決方案,并且它具有驅動(dòng)重大業(yè)務(wù)價(jià)值的潛力,但是它有效嗎?在例舉的保險公司開(kāi)始實(shí)現這種類(lèi)型的解決方案之前,必須探索一些領(lǐng)域。在保險公司經(jīng)營(yíng)的范圍內,根據個(gè)人和團體的駕駛模式為汽車(chē)保單定價(jià)是否合法?負責定價(jià)的業(yè)務(wù)部門(mén)是否有能力在這個(gè)水平和速度下設定和管理價(jià)格?隨著(zhù)消費者越來(lái)越關(guān)注隱私,客戶(hù)會(huì )同意這種級別的監控,以換取更有針對性的定價(jià)嗎?一旦初始解決方案可操作,有效性可能會(huì )變得更加有趣和重要。通過(guò)捕獲大量客戶(hù)的駕駛模式,可以確定其他潛在的業(yè)務(wù)價(jià)值領(lǐng)域。例如,保險公司將位置和行為數據洞察力出售給其他公司用于基于位置的營(yíng)銷(xiāo)是否有效?企業(yè)必須解決諸如此類(lèi)的問(wèn)題,這些問(wèn)題超出了大數據解決方案的技術(shù)可行性。

            最后,企業(yè)必須確定它是否具有實(shí)現解決方案的活力。在企業(yè)內實(shí)施第一個(gè)大數據解決方案將是困難的。成功將取決于選擇強大的合作伙伴,交叉培訓現有資源,并可能增加新的資源。目前,熟練的大數據資源的可用性是一個(gè)挑戰。

            大數據領(lǐng)域的軟件和應用程序的成熟度正在迅速提高,但仍遠遠低于標準的數據和應用程序開(kāi)發(fā)解決方案。大數據解決方案在某些方面類(lèi)似于電動(dòng)汽車(chē)。電動(dòng)汽車(chē)具有極高的能源效率、非常大的扭矩和更快的加速度,但仍然面臨著(zhù)充電站有限、電池成本高以及行駛距離問(wèn)題等痛點(diǎn)。大數據平臺(例如Hadoop)已經(jīng)顯示出支持海量數據的能力,其結構化和非結構化模塊可以處理大量數據。然而,就像電動(dòng)汽車(chē)一樣,該平臺也面臨著(zhù)一些痛點(diǎn),例如有限的可用資源、新興的開(kāi)發(fā)工具以及與現有環(huán)境集成的問(wèn)題。

            當企業(yè)開(kāi)始其大數據之旅時(shí),利用數量、速度和多樣性來(lái)更好地理解潛力,但不要忘記價(jià)值、有效性和活力,因為它與成功的執行有關(guān)。

            來(lái)源: e-works

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