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大数据驱动的企业运营管理之“道”

推荐会员: 必中娱乐 所属分类: 点金原创 发布时间: 2020-08-09 18:15

大数据驱动的企业运营管理关键在于四方面的能力:
1)数据资产的“管理”能力:数据采集、集成、清洗、融合,解决数据孤岛;有效的数据管理和治理是数据驱动智能化应用的关键,关键环节的数据采集是否有缺失,数据质量是否能保证,数据链条是否打通,对支撑后续的应用落地起着至关重要的作用。2)数据融合后的“加工”能力:可视化探索分析、BI多维分析、机器学习深度学习建模、知识图谱构建等。3)业务及组织流程的“优化”能力:发现问题,解决短板,优化业务流程,优化组织管理;4)产品和服务的“创新”能力:这是大数据运营的核心目标,大数据驱动的产品创新服务,传统企业vs.新兴数据独角兽,传统服务vs. 新兴服务,面临大数据智能产品的升级迭代挑战,不进化就会被淘汰。

如何提升上述四个方面的能力,需要重点关注如下几点:
1)把握好顶层设计与业务协同:怎么融入大数据思维,不仅仅是一把手工程,还需整合全业务链,企业各个触角联动;2)把握好宏观运营与微观运营:管理层宏观决策+各部门微观业务指导,操作性BI的提法,不仅仅是豪华报表,还需要融入企业各级人员的业务日常;3)把握好大数据与小数据:小数据是基础,大数据是终极目标,比如BI都做不好,大数据也难以做好;大数据,“小”应用;敏捷应用:小、快、证;就像杭州的ET城市大脑,企业也需要数字决策大脑。4)把握好大数据应用的三个阶段:数据资产基础平台建设,探索性分析应用(可视化),智能化学习应用(深度学习+知识图谱);5)如何从数据科学到数据工程:设计的模型算法都高大上,具体应用就崴脚;数据科学还是初级阶段,远没有像土木工程一样成为成熟的学科;实验好做,论文好发,智能技术落地难做,从数据科学到数据工程,企业的大数据智能管道平台建设任重道远。

来源:《大数据智能核心技术入门:从大数据到人工智能》      作者:杜圣东

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