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五種能力 敏捷分析 打造感知型企業

2017-03-25 17:51:01霍娜
中國信息化周報 2016年47期
關鍵詞:游戲分析企業

霍娜

“在大數據方面,CIO或CTO現在主要面臨三方面的問題:第一個問題是還有很多有用的業務數據沒有被很好地獲取到;第二個問題是數據使用起來的方式還不夠靈活和友好;第三個問題是處理數據不一致即數據質量問題導致耗費了大量的時間,其實就是數據的整合、應用和治理。”11月23日,Teradata天睿公司大中華區解決方案總監姜欣在接受《中國信息化周報》記者采訪時如是說。已經在Teradata公司工作12年的姜欣,作為數據分析領域的一名老兵向記者娓娓道來他對大數據的看法和公司的最新進展。

五個案例

姜欣先用五個案例向記者展示數據分析領域的進展。

沃爾沃汽車是Teradata多年的老客戶,它從2006年開始構建數據平臺以來,一直面臨的主要問題是其數據分布在30多個系統里,而且當30多個系統都整合到數據倉庫之后,沃爾沃發現這里面有內部的數據,比如客戶、經銷商的數據,以及一些維修、質保、問題診斷等;還有一些外部數據,比如GPS數據、客戶查詢地點數據等,這些內、外部數據,有結構化數據也有非結構化數據,當它們都一股腦兒涌入的時候,沃爾沃汽車就急需一個彈性、敏捷的平臺,來處理所有數據。Teradata提出統一數據架構方案,把所有沃爾沃汽車所需要的數據全部整合起來,全部打通,形成敏捷分析平臺。

這樣做帶來了四方面的收益:第一,沃爾沃汽車建立了全球統一和敏捷的數據驅動的環境,是全球的,而不是某一個分公司的;第二,降低了成本,所有數據裝進來之后可以知道能節省哪些成本;第三,在企業內部形成了數據分析的文化;第四,數據整合起來之后,因為很好的開放性、敏捷性,沃爾沃汽車舉辦了內部數據創客活動,鼓勵內部員工基于數據平臺做數據產品開發。

第二個案例是美國的網游開發公司SGN如何利用大數據深度感知客戶體驗。SGN之前開發出很多款游戲產品,它需要知道玩家對某個游戲的體驗或感受。不僅僅是哪些人購買了這款游戲,哪些人放棄了這款游戲,而是在玩的過程中,玩家相互之間在溝通什么,比如又買了什么裝備,做了哪些動作,這些數據反映了游戲玩家的行為,實時抽取出來之后,感知客戶體驗,然后把它匯總起來。

以前因為這些數據都是非結構化數據,分析、解析需要八個小時,而現在可以縮短至幾分鐘。由于實時、深度地感知客戶體驗,SGN開發游戲的保有率達到75%,即游戲玩家在玩過某款游戲之后,75%的人會繼續玩這個游戲。

第三個是羅氏制藥通過收集分析臨床使用和后期護理數據改進藥品研制開發。羅氏制藥是歐洲瑞士一家大型制藥企業,之前主要針對藥品的開發研制過程收集分析數據, IT部門直接進行藥的品種、因素分析,但是后來發現在藥品的臨床使用和后期患者護理過程中,醫生、患者、藥房甚至供應商的反饋對藥品的研發和創新也會提供很多幫助。以前數據平臺只有IT的人才能用。但是現在醫生、患者等人都能在這個平臺上反饋信息,于是羅氏制藥基于Teradata解決方案生成了一個藥物開發環境的系統平臺。該平臺是開放的,羅氏制藥員工、醫生、患者、醫藥經銷商都可以用。羅氏制藥在這個平臺上采集、整合、分析數據。

第四個案例是FLEX,新加坡的一家工業設計企業,提供從概念設計一直到量產的解決方案。它在全球有幾百家客戶,面臨的問題是,每家供應商都有一套自己的ERP,通過某數據庫進行抽取,數據采集分散,因沒能將數據整合,導致供應鏈數據不能精準地提供銷售數據。Teradata為FLEX提供實現數據整合的數據分析平臺,提供更友好的使用方式,供應鏈鏈條上的用戶都可以查詢物流和供貨情況,查詢速度顯著提高,查詢周期明顯減少。

第五個案例是北美的老牌電信運營商Verizon通過打造數據分析平臺,分析客戶的綜合感知度。比如在客戶電話掉線但客戶并沒有投訴而是默默承受時,Verizon就會通過各種渠道收集數據分析客戶的隱性的體驗,整合業務數據和運營數據,建立模型,預先感知客戶,自動化決策服務方式,減少客戶流失。

五大能力

通過五個案例,Teradata總結出新型感知型企業的五大核心能力,即敏捷平臺能力、行為數據分析能力、協同思維模式能力、自助應用能力和智能化自動決策能力。在穩定、有彈性的架構之上搭建敏捷平臺,整合分析除了交易數據之外的客戶行為數據,IT與業務部門協同協作, 自助式應用數據分析,通過模型和算法實現自動化智能決策,只有具備了這些能力,能夠識別、分析、發現、搜索、分享、交互,才能成為感知型企業,并具備很強的競爭力。

如何打造感知型企業,姜欣認為要從三個步驟進行:第一步先把數據融合好,第二步基于高質量的、穩定的數據平臺做開放運營,第三步是基于開放運營做新商業模式,實現價值重塑。基于數據驅動打造這三階段的路線圖之后,感知型企業要通過對內、對外兩種途徑實現數據變現。對內加速、優化企業內部流程,降低成本,推出好產品,提高客戶粘度,提升運營效率;對外做出好的數據產品,跨界運營。比如運營商數據去支持旅游、金融、零售等業務,實現新的盈利模式。

在姜欣看來,目前,互聯網企業已經在價值重塑這個階段,電信運營商和銀行等處于開放運營階段,而醫療、制造、零售等行業企業還處于數據和開放運營之間的階段。

姜欣向記者介紹,Teradata今年推出了一些新的解決方案和新的技術幫助客戶轉型感知型企業,包括Teradata Everywhere、無邊界分析、客戶旅程分析,還有敏捷型分析業務咨詢服務(RACE)等。

傳統分析與敏捷分析結合

姜欣表示,傳統的分析模式,一個企業建一個數據倉庫平臺或大數據平臺少則半年,長則兩年,周期非常長。可能這個項目實施完之后,市場需求或者業務部門需求全都改變了。敏捷型分析就不同,通過把平臺打造得很敏捷,部署很多易用的工具,就可以實現快速迭代,比如在4~8周內就可以快速解決一個業務問題。敏捷分析過程與以往的需求驅動不太一樣,是通過數據探索的方式,或者數據實驗室的方式,不斷挖掘數據中的問題實現快速迭代,加快了釋放數據價值的過程。

姜欣認為,企業特別是感知型企業,傳統分析方式和敏捷型分析方式應該相互結合且相互促進。比如,電信運營商現在都在講大數據、超細分、微營銷、精服務,但怎么去實現超細分?以前一個細分的模型里可能有十萬人都屬于一個群體,現在超細分就要確定是要分到個體,還是分到10個人,或是分到1000個人,以及針對這些細分的人群怎樣提供后續服務。而這就需要敏捷型分析方式。通過敏捷地分析人群流量、位置軌跡、實時位置的監控數據等,能夠幫助客戶實現靈活的大數據變現。而這種分析方式也對網絡投資優化、安全管理等分析非常關鍵,能夠為客戶提供很好的參考。

同時,針對企業需要更加靈活的部署環境的需求,Teradata天睿公司推出Teradata Everywhere,支持在多種公有云、托管云和本地部署環境下部署全球最強海量并行處理(MPP)分析數據庫Teradata Database,這些部署環境包括亞馬遜AWS、Microsoft Azure、Teradata托管云、VMware虛擬化軟件和Teradata IntelliFlex平臺等。Teradata Everywhere能夠在不同環境間轉移工作負載,以應對不斷演進的業務需求,支持企業不斷變化的部署策略和成本要求。

此外,Teradata還推出無邊界分析技術,通過Teradata QueryGrid軟件以及Teradata Unity軟件,打破過去單一系統、單一技術分析的界限,突破時間、地點以及所需數據和平臺所處位置的限制,幫助企業完成數據分析。其無邊界分析功能使企業能夠輕松管理多系統分析環境,并遷移工作負載,以優化資源利用率,并帶來無縫、透明的業務用戶體驗。它還能實現跨技術分析,使用戶能夠訪問異構化分析處理引擎和數據存儲庫。對部分企業而言,這意味著從本地部署的系統擴展到云端,而對于其他企業而言,這意味著為云端增加了本地部署系統。

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