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大數據如何幫助企業實現數字化轉型?


本文參考斯蒂芬妮·奧弗比的大數據文章

“大數據”一詞最早出現于15年前,其名稱是日益增長的,龐大的,多樣化的和復雜的數據量,這些數據無法通過傳統的數據管理實踐輕松管理。近年來,隨著數字化轉型的興起,大數據已成為企業管理的主要推動力。

通過實時分析大量結構化和非結構化數據以獲取見解的能力,是大多數數字化轉型工作的基礎,因為通過大數據分析得出的見解可用于推動工作流程的數字化和自動化,” IT和業務服務轉型咨詢公司Pace Harmon的常務董事Rahul Singh說。

此外,數字化轉型的出現部分是由于組織尋求充分利用這些不斷增長的數據資產。SAS數據管理主管Todd Wright解釋說:“數字化轉型是指使您的組織根據數據做出決策,而大數據是捕獲組織可以生產或使用的所有可用數據的能力。” “捕獲所有可用數據(大數據-)對于數字化轉型至關重要。”

IT組織當然可以純粹將大數據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據與數字化轉型相結合的能力,以實現整個運營的數字化和自動化,從而提高效率和新的業務模式。” 數字化轉型是道路,大數據是手段之一。


大數據如何揭示數字化轉型機會


Wright說:“將大量管理良好的數據集成到分析程序或AI程序中,可以更好地理解運營,客戶和市場。” “最重要的是,要使數字化轉型真正成功并實現對業務目標的最佳見解,則盡可能多的數據必不可少。”

如果沒有經過深思熟慮的想法或程序來利用它,那么大數據本身就毫無用處。Wright說:“數字化轉型提供了這種想法和程序。” “數字轉換需要大數據,進入數字轉換程序的數據越多,結果越好。”

當兩者融合時,許多以前不可能都可以變成現實。隨著物聯網設備,可穿戴設備,智能手機和其他機器傳感器的數量增加,它們生成的數據量也呈指數級增長。 “這些物聯網數據,大數據分析功能和數字轉換的結合,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,隨著互聯網連接設備的日益普及,數據驅動的數字業務模型的發展以及全球互聯業務生態系統和集成價值鏈的增加, 要求企業構建一個模塊化但具有凝聚力的數字平臺,并以從各種來源收集的大數據為動力。

企業從數字能力平臺的投資中可以產生的業務價值(或投資回報)將取決于他們的數據價值提取能力。對于大型企業而言,這些數據量巨大,并且無法通過傳統的商業智能和數據倉庫技術進行管理。


旨在整合而不是孤立


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

但是,至關重要的是,首先要針對特定組織和行業明確定義大數據和相關的數字化轉型工作。例如,一家和慧都合作實施產品質量分析及預測方案的鋁箔行業公司,他們需要先確定目標是提升產品質量增加收入還是優化各業務系統縮減成本(或者兩者都需要)。只有這樣,IT領導者才能確定最佳的大數據,物聯網和云戰略,以實現這些目標。

鋁箔行業質量分析界面

Kelker說,仍然有太多的大數據計劃在IT或商業智能組織內部啟動,并由于缺乏業務相關性而消失。他說:“孤立執行的大數據計劃感覺就像是解決問題的解決方案。” “執行良好的數字化轉型為技術(包括大數據計劃)提供了一條捷徑。”

大數據和DT還可以幫助企業更好地了解客戶的偏好和行為,從而創造更多個性化和相關的體驗。除了通過引入基于洞察力的產品和服務實現純粹的貨幣化之外,公司還將大數據和DT相結合,以設計能夠提高收入的新產品和服務。


實施案例


核心需求

  • 打破多個業務系統(SAP、MES、IMIS、手工臺賬)的數據孤島,建立統一的數據采集和管理平臺
  • 通過BI關聯分析找到產品質量問題的根因

技術及解決方案

  • 利用數據分析模型進行需求調研;
  • 搭建數據倉庫,構建分析模型;
  • Qlik為客戶實現BI關聯分析和報表展現和分發。

實施效果

  • 極大降低數據分析中數據收集和整理的時間,由原來的60%降低到5%。
  • 通過BI數據探索功能協助尋找影響質量的關鍵因素,問題可追溯,提高產品合格率、成品率、成功率。

某工序質量分析交付分析


成功的組織采取積極主動的態度


Wright表示,在某些情況下,大數據工作實際上可能會阻礙數字化轉型,尤其是如果數據沒有可靠的數據治理程序支持。 “沒有元數據管理,數據質量,數據目錄以及分配的安全性和數據所有者,組織不能簡單地僅從更多來源訪問更多數據。”

在利用大數據幫助數字化轉型方面取得最大成功的IT領導者會采取積極主動的方法。他們從數據管理策略開始。要使數字化轉型成功,必須基于可信賴的數據。


那些投資于數據治理以及高級分析和機器學習的組織從大數據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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