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数据技术的下一站--数据应用

2017-11-01
标签: BI   

     “数据为王”理念自从被提出及被企业接受以来,围绕海量数据的存储和处理的技术就层出不穷。那么数据技术的下一站应该是什么呢?由行业验证说明答案是:数据技术的下一站——数据应用。

  大数据应用五大痛点:

  ? 技术门槛过高。很多BI分析平台需要SQL语言编程的能力,对于大多数人员而言,它的技术门槛就过高了。

  ? 平台扩展性差。对于已经上线的平台,随着不断的发展,如何实现功能和性能上的扩展,这也是一大痛点。

  ? 功能响应周期长。业内人士可能都遇到类似的问题,业务部门的需求经常会需要很长的时间才能得到响应。

  ? 数据处理性能差。当数据量达到一定级别之后,如何实现对数据的快速处理,也是决定BI项目成败的关键。

  ? 不知道如何做数据运营……

  

  要解决数据应用,首先需要了解大数据驱动增长的能力模型,即PASO,其中P指的是一站式数据应用构建平台, A指的是数据应用生态体系,S是指本地化和精细化的服务支撑,O指的是数据运营的最佳实践,四个因素缺一不可。针对应用效果,陈杰在分享中通过对零售行业进行相关分析,让大家能够更直观理解。

  对于建立数据应用模型,可以从战略和战术的层面确定数据应用的方向:

  ? 从战略而言,要达到宏观的经济分析、实现市场份额、改变业务结构、人力资源的有效控制和合理利用、以及控制成本;

  ? 从战术而言,则需具体到职能部门,例如人力、运营、采购、库存等方面的分析。

  从决策层到管理层,不断地确定对应的目标,不断地进行指标细化和梳理,从而多维度多角度地对数据指标进行分析。

  从数据应用平台的角度来说,它的价值主要表现在两方面:对于IT用户而言,可以降低开发门槛,节省时间成本;对于业务人员而言,通过数据应用的方式和方法,通过平台功能,能够系统地进行跨业务分析,充分展现业务全景,提升业务决策准确度。


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