大数据文化的7大支柱

大数据分析和数据科学的世界非常迷人,但同样程度上,也可能被过度夸张。今天我们将用7个关键的大数据“文化元素”来提示企业应该如何包容和应对大数据所提供的潜在的业务优势。

模糊又老生常谈的概念

很多大数据分析领域的公司都有一个谜思,就是他们似乎非常喜欢讨论这些(可能)模糊但老生常谈的概念,他们管这叫业务产出、所谓的“业务变革”、还有著名的“客户体验之旅”。作为一家经营数据分析技术和服务的公司,Teradata本身也提出类似的概念;如果这些公司不这么做的话,你可能还会担心(可能还有点失望)。但事实是,表面的浮华之下还另有内容,如果你挖掘得足够深、就会了解它们的真实含义。

最近我们发布了一系列的产品、服务和授权战略,大家可以经过层层提炼,了解我们的7个重点计划,这些计划比以往更加关注如何高效利用大数据技术并建立正确的数据分析文化。

1 – 业务成果和实验

Teradata公司董事长兼CEO Victor Lund认为,所有希望在公司内部建立起大数据分析文化的企业都应该把驾驭大数据当做一种业务上的实验,并接受在未来发展的过程中发生的任何可能。

Lund 认为:“在企业开始引入大数据分析文化之前,他们应该大致了解通过这项工作可以获得什么样的业务产出”。

虽然业务目标会随着时间而改变(这是无可避免的),但企业仍然需要清楚明白自己希望获得的新市场机会、新的工作方法、新的工作效率是什么。这本质上就是一个业务实验的过程,这也就是为什么Teradata专注于规划好自己所提供的服务,纳入了完全成型、可以运行开发者版本的Teradata数据库技术、运用于评估和测试新的数据理论。

2 – 寻找可复制的解决方案

大家确实已经做了很多的大数据分析。也就是说,其实在很多相似的使用案例里,其他的业务部门已经开展了很多大数据分析的工作。当我们在谈论“自动化”这个在科技话题里常常出现的词汇时,我们想说的其实是:我们可以基于其他地方曾经使用过的定义好的模型,自动化地将它调试并运用到新的数据工作流。Teradata并没有“实际共享”客户的数据,因为在这个过程中并不需要真实的数据值。只是我们在所谓的“数据模型”中完成了数据分析。

“这就是未来客户分析的形态。在过去的很多年里,高级分析都是最顶尖的数据科学家和程序员们所关注的领域。Teradata一直在持续提倡如何把数据分析流程在数据安全保证下相对透明化”,布鲁尔集团的创始人兼首席分析师Robin Bloor说。“Teradata正在创造可复制的分析解决方案模板,这种方法综合利用以往实施过程中积累的知识产权、结合咨询服务、程序逻辑、范式、可视化和智能接口,这种方法可以提高时间实现价值。”

3 – 围绕分析技术搭建应用

为了在这个领域获得成功,Teradata建议企业应该以数据分析为中心连接枢纽,围绕它部署其他适合的软件。如果真能这样(对,这是一个重要的假设),那么任何企业中的任何业务部门就都(可以说是)很有可能认可数据分析的重要性,从而 1)为分析平台提供数据; 2)利用分析所提供的洞察结果。

Teradata咨询及支持服务执行副总裁Dan Harrington说,“我们希望企业能够通过创造更多的销售、降低流失率、提高客户满意度从而获得增长。从最新发布的Teradata”客户体验之旅”解决方案中可以看到,Teradata把更多的分析能力交到了市场营销人员的手中,让他们能够更方便地获取分析技术、动态可视化技术、机器学习和预测性分析等信息。我们的解决方案能够集成所有必须的技术,并且附加咨询专业知识,减少客户投入市场时间。”

4 – 驾驭多元数据的运营环境

为了让大数据分析能够更高效地工作,分析引擎必须能够兼容多元数据格式、多种数据存储(本地云、公有云、混合云、以及各种不同类型的磁盘)、多种数据类型(结构化数据、半结构化数据以及凌乱的难以分类的数据、或者是数量上非结构化的数据)……所以Teradata认为,其关键就是如何能够驾驭好多元数据的运营环境。

5 – 兼容云端授权

要使用大数据分析,那自然是要能够尽可能在所有地方都能用。从技术层面上来说,这意味着大数据分析必须也能够支撑使用云计算的方式,例如公有云、私有云和混合云的方式。

这部分的困难来源于不同性质的云有着不一样的授权模式。因此Teradata提供客户将已经购买的数据库软件授权许可, 也能灵活部署和转移到云平台上。

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