大數(shù)據(jù)如何幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

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本文參考斯蒂芬妮·奧弗比的大數(shù)據(jù)文章

“大數(shù)據(jù)”一詞最早出現(xiàn)于15年前，其名稱是日益增長的，龐大的，多樣化的和復雜的數(shù)據(jù)量，這些數(shù)據(jù)無法通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理實踐輕松管理。近年來，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的興起，大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)管理的主要推動力。

“通過實時分析大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以獲取見解的能力，是大多數(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的基礎(chǔ)，因為通過大數(shù)據(jù)分析得出的見解可用于推動工作流程的數(shù)字化和自動化，” IT和業(yè)務服務轉(zhuǎn)型咨詢公司Pace Harmon的常務董事Rahul Singh說。

此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出現(xiàn)部分是由于組織尋求充分利用這些不斷增長的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。SAS數(shù)據(jù)管理主管Todd Wright解釋說：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指使您的組織根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策，而大數(shù)據(jù)是捕獲組織可以生產(chǎn)或使用的所有可用數(shù)據(jù)的能力?！?“捕獲所有可用數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)-）對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要?！?

IT組織當然可以純粹將大數(shù)據(jù)用于報告和流程改進目的。但是，Singh解釋說：“真正的價值來自于將大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合的能力，以實現(xiàn)整個運營的數(shù)字化和自動化，從而提高效率和新的業(yè)務模式?！?數(shù)字化轉(zhuǎn)型是道路，大數(shù)據(jù)是手段之一。

大數(shù)據(jù)如何揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型機會

Wright說：“將大量管理良好的數(shù)據(jù)集成到分析程序或AI程序中，可以更好地理解運營，客戶和市場。” “最重要的是，要使數(shù)字化轉(zhuǎn)型真正成功并實現(xiàn)對業(yè)務目標的最佳見解，則盡可能多的數(shù)據(jù)必不可少?！?

如果沒有經(jīng)過深思熟慮的想法或程序來利用它，那么大數(shù)據(jù)本身就毫無用處。Wright說：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了這種想法和程序。” “數(shù)字轉(zhuǎn)換需要大數(shù)據(jù)，進入數(shù)字轉(zhuǎn)換程序的數(shù)據(jù)越多，結(jié)果越好?！?

當兩者融合時，許多以前不可能都可以變成現(xiàn)實。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，可穿戴設(shè)備，智能手機和其他機器傳感器的數(shù)量增加，它們生成的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。 “這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析功能和數(shù)字轉(zhuǎn)換的結(jié)合，使公司不僅可以實時地適應客戶需求，而且可以預測其消費者的未來行為，” Singh說。

管理咨詢和研究公司Everest Group的副總裁Ronak Doshi指出，隨著互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的日益普及，數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字業(yè)務模型的發(fā)展以及全球互聯(lián)業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)和集成價值鏈的增加， 要求企業(yè)構(gòu)建一個模塊化但具有凝聚力的數(shù)字平臺，并以從各種來源收集的大數(shù)據(jù)為動力。

企業(yè)從數(shù)字能力平臺的投資中可以產(chǎn)生的業(yè)務價值（或投資回報）將取決于他們的數(shù)據(jù)價值提取能力。對于大型企業(yè)而言，這些數(shù)據(jù)量巨大，并且無法通過傳統(tǒng)的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行管理。

旨在整合而不是孤立

專注于從大數(shù)據(jù)中獲取最大價值的數(shù)字技術(shù)可以使IT領(lǐng)導者建立數(shù)據(jù)中心，以匯總和存儲來自多個來源的數(shù)據(jù)。許多大數(shù)據(jù)供應商提供了IT領(lǐng)導者可以利用的預先構(gòu)建的分析和機器學習算法。

但是，至關(guān)重要的是，首先要針對特定組織和行業(yè)明確定義大數(shù)據(jù)和相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。例如，一家和慧都合作實施產(chǎn)品質(zhì)量分析及預測方案的鋁箔行業(yè)公司，他們需要先確定目標是提升產(chǎn)品質(zhì)量增加收入還是優(yōu)化各業(yè)務系統(tǒng)縮減成本（或者兩者都需要）。只有這樣，IT領(lǐng)導者才能確定最佳的大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)和云戰(zhàn)略，以實現(xiàn)這些目標。

Kelker說，仍然有太多的大數(shù)據(jù)計劃在IT或商業(yè)智能組織內(nèi)部啟動，并由于缺乏業(yè)務相關(guān)性而消失。他說：“孤立執(zhí)行的大數(shù)據(jù)計劃感覺就像是解決問題的解決方案?！?“執(zhí)行良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為技術(shù)（包括大數(shù)據(jù)計劃）提供了一條捷徑。”

大數(shù)據(jù)和DT還可以幫助企業(yè)更好地了解客戶的偏好和行為，從而創(chuàng)造更多個性化和相關(guān)的體驗。除了通過引入基于洞察力的產(chǎn)品和服務實現(xiàn)純粹的貨幣化之外，公司還將大數(shù)據(jù)和DT相結(jié)合，以設(shè)計能夠提高收入的新產(chǎn)品和服務。

實施案例

核心需求

• 打破多個業(yè)務系統(tǒng)（SAP、MES、IMIS、手工臺賬）的數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和管理平臺
• 通過BI關(guān)聯(lián)分析找到產(chǎn)品質(zhì)量問題的根因

技術(shù)及解決方案

• 利用數(shù)據(jù)分析模型進行需求調(diào)研;
• 搭建數(shù)據(jù)倉庫，構(gòu)建分析模型;
• Qlik為客戶實現(xiàn)BI關(guān)聯(lián)分析和報表展現(xiàn)和分發(fā)。

實施效果

• 極大降低數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集和整理的時間，由原來的60%降低到5%。
• 通過BI數(shù)據(jù)探索功能協(xié)助尋找影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素，問題可追溯，提高產(chǎn)品合格率、成品率、成功率。

成功的組織采取積極主動的態(tài)度

Wright表示，在某些情況下，大數(shù)據(jù)工作實際上可能會阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是如果數(shù)據(jù)沒有可靠的數(shù)據(jù)治理程序支持。 “沒有元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)目錄以及分配的安全性和數(shù)據(jù)所有者，組織不能簡單地僅從更多來源訪問更多數(shù)據(jù)。”

在利用大數(shù)據(jù)幫助數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面取得最大成功的IT領(lǐng)導者會采取積極主動的方法。他們從數(shù)據(jù)管理策略開始。要使數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功，必須基于可信賴的數(shù)據(jù)。

那些投資于數(shù)據(jù)治理以及高級分析和機器學習的組織從大數(shù)據(jù)DT組合中獲得最大的收益-從提高運營效率到改善客戶體驗再到增加收入。

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