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张涵诚:企业建立大数据4V一体的方法论

经常会被问及一个问题:“你们搞大数据,帮我们出出主意,我们如何利用大数据?”。一般来说我就问:“您有什么数据,有什么痛点,结合数据我告诉你可能有数据需要完善,哪些价值你可以去做分析,结合痛点我告诉你可以利用数据去改善你的痛点”。 大约经历百家客户询问之后,您是否觉得我需要一套方法体系,系统地回答这个问题,系统地解决这个问题,因此笔者提出了企业开展大数据4V一体的方法论和大家分享。

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四要素

人:企业需要懂行业问题,变革和发展动力的人,并知道如何用数据来改善这些问题,适应变革,创造动力,当然他最好有互联网数据运营的经验,原因在于互联网的整个业务运作是数据驱动的,而传统行业要拥有数据思维需要学习。

系统:当业务的运行需要更多的计算资源,存储资源,管理数据,企业需要系统灵活的应对这种业务的变化,大数据系统是根基,当前的系统Hadoop、Spark和各种大数据分析工具可是应有尽有;

数据:应该尽可能的收集1)企业内部数据 2)企业外部数据,没有数据将会无从谈起数据价值。当前数据交易火爆,买卖脱敏数据,做数据标签补充,完善客户画像的服务商很多,数据流通正在大力推进,数据源因此也极大丰富;

场景1:企业的业务过程嵌入数据支持,就会做得更好。

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场景2:企业的数据处理过程嵌入数据支持,也会做得更好。

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四个层面

战略: 行业数据战略方向与策略

政策法规、国家投入、行业趋势、资本投入。这是企业高层需要了解的。

运营: 运营体现的指标架构

行业领军企业的运营优势分析,不知道行业标杆很难制定有竞争力的运营体系。

分析: 数据分析数据挖掘算法培训

优秀的算法和模型是分析团队长期积累的结果,也是具体体现在结果层面的东西。

工具: 选择什么工具做落地支撑

工欲善其事必先利其器,各种公司提供的大数据产品评估,优秀的工具可以帮助到你们快速的升级提升。技术、管理、应用工具应该应有尽有。

四个课程

从了解大数据到应用到大数据,技术、思维、和数据创造价值还有重要的理念导入的环节,针对企业不同的还需要不同的培训课程,以下这四个课程是重要的。

大数据基础概论
为什么要研究大数据(WHY)
什么是大数据(WHAT)
哪里有大数据(WHERE)
大数据现在什么阶段(WHEN)
谁在做大数据(WHO)
大数据是一种方法(HOW)
大数据有哪些关键的技术(Technology)
大数据有哪些潜在价值(Value)

大数据应用案例与实践
大数据行业案例分类介绍
大数据商业模式和盈利分析
上市的大数据公司独特优势(产品能力,市场能力)

大数据技术与系统

系统架构:Hadoop、Hive、Pig、HBase、Mahout

产品应用:个性化推荐、搜索、爬虫技术、抓取、商业分析

核心技术:索引、存储、安全、可视化、文本分析、推荐引擎

分析算法:聚类、MapReduce、亚线性算法、个性化推荐

大数据行业应用举例: 亚马逊、京东、小米、百度、今日头条、运营商

商业系统学习:BD-OS、SAS、Splunk、biginsight、Xdata、HANA;

数据资产管理与变现
大数据交易市场生态分析
数据交易交易规范
数据资产登记
数据资产评估
数据资产贷款
数据资产股权融资

4种系统

大数据技术:Hadoop、Spark、Open Strak、HBase等相关技术;

大数据管理:数据采集、数据清洗、数据关联、数据标准化、数据模型的建立;

大数据应用:个性化推荐,营销管理,舆情分析,数据可视化,商业洞察

大数据变现:数据交易,数据产品,数据租赁,数据合作

所以您看看,大数据这哪是一般企业能干的事情?干前还是想清楚比较好,企业做大数据离开4要素的哪一个都玩不转,离开哪个V都玩不好,大数据是一个系统工程,在没有更好的理解她能给企业带来的价值和付出的成本之前,不要轻易上马大数据项目。就算开始了大数据的应用也是万里成长开始了第一步。

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