加速大数据智能应用 创建企业获利新模式

加速大数据智能应用

创建企业获利新模式

收集大数据及数据挖掘技术为近年热门的研究领域，不少跨国企业，如英特尔(Intel)、谷歌(Google)及阿里巴巴等，每年均投放大量资源，挖掘和分析大数据，从而调整经营策略。在应用大数据之前，我们需要什么准备呢？

Q: 企业除了建立平台和拥有工具之外，如何顺利导入大数据及有效应用？

A: Cloudera大数据专业顾问Steven Totman 表示，企业内部善加应用大数据的三项步骤在于：

1. 企业必须重视数据，把数据当成资产，建立以数据为导向的企业文化
他认为一般企业多半对于所拥有的硬设备资产非常清楚，却不重视数据能解决问题的能力，对于数据多少所带来的价值一无所知。
2. 成立适当的团队及运用工具、技巧
目前许多企业会仰赖资料科学家的分析结果来调整营销策略，然而资料科学家往往受限于用部分的数据来整理数据、分析和建立分析预测的算法模型，容易导致分析结果不够准确，也提高了资安的风险，他们必须不断调整分析模型与方法才能找出有效模式足以因应企业所产生复杂的问题。然而专业分工是必要的，企业团队必须结合数据科学家、数据工程师、架构分析工程师等人才之力，项目部署灵活迅速的在企业内部推动大数据运作，运用分析技术处理企业庞大的数据，不再需要3、6或9月来规画开发，而是以30、60或90天的来计算部署时程。
3. 利用机器学习节省人力和时间
Steven Totman提及在不同产业的应用案例，透过收集数据的反馈，可以得知生产流程中的组件状态/衰退期及确实掌握状况，进而规划流程与知道何时汰换不适用的组件，他认为单一数据并无价值，将数据整合能力变成信息才有意义。他以纽约大雪洒盐不结冰的案例说明下大雪时每天收集1千万笔数据分析研究，让道路优先排序调整盐量的使用，对于个人生活造成的影响。

Steven Totman的理念是所有现今无法解决的问题，未来将可以用数据来解决。
(source: Cloudera)

Q: 企业在利用大数据时会有什么问题？需要什么能力去解决呢？

A: 数据分析研究部顾问王运表示，首先要解决的就是企业对分析工具的认知问题。

企业亟待转变观念
利用大数据建立模型是一个持续的过程 。当企业已经建立一个模型并非结束，而是一个新开始—使用一件可以持续地改进的工具。

以往的分析工具只针对既有情况，当制作完成一般很少进一步改善。但数据模型则可以按现有数据持续改善，协助企业更贴近实况作出决策。

因此，企业需要不断投入新的数据，并且以新数据验证已有的假设和模型的预测能力，从而了解数据模型的能力。当进入大数据时代，企业就需要完全更换对分析工具的概念。

「这是一个连续性的过程」。王运认为，企业应关注数据质素，持续地测试模型，为建立模型打好基础。 (来源: 「数据模型如何协助企业提升业务及制定商业策略」研讨会)

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