未來大數據將進一步體現其價值

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日常生活中，能夠製造出數據的領域遍布各個行業，商務貿易、在線視頻圖像資料、社交網路媒體信息、企業信息管理以及電子政務等等，都會涉及到大數據。而在過去的三年里，所產生的數據量比以往四萬年的數據量還要多，大數據時代的來臨已經毋庸置疑。這一變化所帶來的挑戰是成功的企業在未來發展過程中必須要面對的。只有那些能夠運用這些新數據型態的企業，方能打造可持續的重要競爭優勢。

數據要靈活、數據要迅速

Guess擁有多條產品線，但如何在眾多服裝產品之中選定主推款式或者配件風格卻是左右銷售走勢的關鍵性因素。為了做出正確的決策，數據分析機制需要對電子表格中的所有數據進行查詢。整個過程花費了數百小時，公司高級副總裁兼CIOMichaelRelich也由於大量查詢失敗而不得不面對著響個沒完的電話。在了解到Guess如何處理主數據之後，Relich與他的技術團隊開發出一套二維碼方案，顧客可以利用iPad對其掃描並在屏幕中查看關於對應服裝的詳細信息。

這個項目並非什麼策略規劃或者長期移動措施的一部分。恰恰相反，它完全源自顧客們的實際需求。事實上目前大多數大數據分析項目都直接受到客戶的推動。在半導體晶元製造商博通公司高級副總裁兼CIOWilliamMillerJr.看來，這意味著技術人員應該將眼光放在需求之前而不能僅僅一路追趕需求的腳步。

公司的工程師們還組建了私有雲環境，這保證工作人員能夠在一天的任何時段(包括夜晚)靈活開展工作。博通公司日前剛剛收購了一家新公司，外來員工們在周一上班時赫然發現自己熟悉的方案與工具僅僅用了一個周末就完全整合入博通的工作環境當中——這正是靈活性的突出體現。

數據可視化滿足切實需求

要想讓大數據方面的投資收到成效，我們必須保證由分析工具生成的信息以可視化形式呈現在工作人員面前。過去，利寶互助國際保險集團每個季度會收到一份長達80頁的運營報告，高管團隊則需要花費數小時時間來閱讀並了解其中的內容。

將這份長篇大論轉化為一張包含關鍵性績效指標的列表需要分步進行，Lefebvre解釋稱。首先，決定需要為哪些關鍵性問題找出答案。然後，創建一系列分組報告。最後，進行大數據分析可視化處理。整個過程意在「通過整理讓數據滿足切實需求。」Lefebvre還補充稱，為了讓報告真正能夠指導工作、轉化過程往往要花一個季度以上的時間。

讓人們使用數據倉庫是個巨大的難題，尤其是在零售行業這一問題就顯得尤為突出，因為買家往往擁有非常強烈的直覺判斷。Guess公司的解決方案會首先將有價值數據經過格式轉換後交付給黑莓平台，接著由以Flash支持的信息面板對其進行可視化處理，最終再將結果傳遞至iPad應用程序。將每家零售店的銷售數據匯總起來能效提高決策制定的速度、同時減少規劃會議的次數。

實時數據可視化則並不局限於數字本身。利寶保險公司的現場風險工程師們能夠將實際情況拍成照片並上傳至資料庫端。在這裡，圖片會再次接受保險費率工程師的檢查。根據Lefebvre的說法，這種機制能讓保費賠付工作的審核周期由過去的幾天縮短為現在的幾小時。

有人預測，在未來五年里，大數據將逐漸成為越來越多CIO工作中的一部分。僅對原有價值鏈各個環節的數據進行分析，已經不能滿足需求，他們需要藉助大數據戰略打破數據邊界，了解更為全面的運營及運營環境的全景圖。

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