大數據平臺數字化運營方法探究

譚乃星

摘要：在現代科學技術高速發展的社會背景下，將云計算技術、區塊鏈技術、大數據技術作為代表的創新型技術發展如火如荼，對各行各業的信息管理架構和數字資源管理模式都帶來了顛覆性的影響。通過大數據技術的運用，形成大數據平臺，展開數字化運營，可以實現數據的海量存儲，同時計算過程更為高效率、高質量，為行業、企業的轉型和升級提供強有力的技術支持。基于此，文章將針對大數據平臺的數字化運營辦法對應的探索和分析，并通過實際案例分析，運用平臺展開運用的方法進行分析，以發揮出大數據技術的價值和優勢。

關鍵詞：大數據;大數據平臺;數字化運營;運營模式

中圖分類號：TP393? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）16-0019-02

近年來，大數據產業高速發展，其業務領域逐漸拓寬，引起了全球多個國家政府部門的高度關注。大數據技術研究和運用，已經獲得了創新性的突破和發展，總的來說，我國的大數據探索仍處于初始發展階段。企業在發展過程中，數據信息越來越豐富，通過大數據平臺的建設，可以進一步改善經濟發展水平，優化公共服務能力，具備著較為可觀的應用價值，這也是未來傳統企業實現數字化轉型的核心方向。因此，相關工作人員需要掌握大數據平臺的建設辦法，以通過大數據平臺展開數字化運營的策略，真正地展現出大數據技術價值和優勢，為企業的發展和進步奠定堅實的基礎。

1 大數據平臺數字化運營機理

依照一份來自OVUM的大數據報告表明，大數據技術的運用對于進一步實現運營平臺的數字化轉型，有著十分重要的現實意義，可以進一步改善傳統的業務運用發展模式，以保障業務執行流程更為敏捷，IT流程更為順暢，同時創新型業務，在市場投放速度更快，有效應對競爭對手所發出的營銷挑戰。與此同時，也可以通過大數據技術，為客戶提供針對性的問題解決方案，降低成本支出，減少在運營上所需要花費的成本投入。同時實時對數據信息進行采集，并通過對數據的有效處理和分析，形成大數據分析搜索引擎，可以從物聯網等虛擬網絡提取具有價值的數據信息，并展開深入分析，以幫助運營平臺掌握用戶需求，并制定出針對性的運用策略。大數據平臺運用于運營管理工作中，主要就是通過作業標簽化的管理模式，以及數據信息的深入運用形成畫像，以推動數字化運營發展思路得以創新。通過運用數據信息以及標簽，可以更為清晰直觀地了解到作業信息，并將其集中轉化為運營服務流程。在對平臺進行運營和管理時，可以通過數據驅動來為其賦能，角色分析變得更為客觀準確。與此同時，通過在其中融入客戶標簽和畫像理念，通過作業標簽和畫像的運用，展開數字化平臺的創新改革，也可以為相關管理者，提供更為行之有效的問題解決方案。具體來說，通過更為清晰直觀的邏輯架構，以及內部閉環式的良性循環體系，讓傳統的運營服務平臺通過大數據技術逐步走向實用化的發展之路，以方便通過大數據進行運營管理。不再需要通過傳統的人工來展開數據信息的收集，不再依賴于個人工作主觀經驗，而是通過數據來說話，更為清晰直觀地展現結果，降低了大數據平臺運營的技術要求。除此之外，通過關鍵路徑分析和血緣分析也可以促使平臺服務能力得以增強，以保障知識資源的循環過程變得更流暢，降低在平臺運營支持上的壓力。換句話來說，通過大數據技術，可以實現制繪畫像的運營框架，并通過血緣、能耗、穿透式鏈路等數據信息的分析，為平臺提供管理服務，并以畫像的模式，形成數據應用的一條龍，將數據應用的各項需求實現一站式解決。

2 數據服務質效提升面臨的挑戰

雖然通過大數據技術形成數字化運營管理平臺，可以帶來極大的便捷，但是仍存在一定的挑戰有待完善，主要表現在以下幾個方面：

首先是作業認知困境。伴隨著企業業務量數據信息的大量增長，如何更為清晰直觀細致地了解一項業務，包括企業維護狀況、業務場景、下游相關影響，已經逐步演化為通過大數據平臺來展開常規化運營、對故障進行處理的重點內容之一。

其次是耦合關聯困境。通過大數據平臺，可以收集來自四面八方的海量數據，最后進行集成化的分類存儲，或是依照類型劃分的不同，展開資源整合，同時配套建設數據信息共享機制和公共匯總服務。而這些配套機制的建設，也讓數據分析類型和運用層次變得越來越豐富多樣，但是也很容易導致系統和運用之間出現深度耦合，由此會產生異常關聯影響，或是數據加工過程太久，處理鏈太長。因此企業需要對解耦和改善數據模型的方法策略，進行探索和分析，并形成共享管理機制。但由于整個研發過程較為復雜，需要通過強有力的技術手段和研發工具來為其提供保障，因此需要通過專業技術團隊設置，專項進行整治。

最后是時效提升困境。進一步強化數據信息服務的時效性，作為通過大數據平臺來展開運營管理的重點內容之一，也是優化運營管理模式的基礎要求。特別是與某項業務應用場景關聯時，更需要保障數據加工處理過程的時效性，獲得優化，并為其提供強有力的監控保障。但是由于系統應用監管耦合和數據服務加工鏈變得越來越長，數據運用的時效性無法保障，仍需加以研究，以保障數據運用的時效性。

3 大數據平臺數字化運營框架

3.1數據應用畫像框架

綜合實踐運營管理場景和優化要求，通過對決策數據信息的進一步篩選、挖掘以及綜合分析，獲得基于該企業運營管理業務的短文本標簽和語義化標簽，并構建成更為系統性的作業標簽體系和畫像。在標簽組成中，共計包括4大部分，標簽如圖1所示。具體來說，數據運用畫像，代表著標簽的歸納分類以及集中化演示，可以基于用戶角度進行著手，以保障標簽的清晰直觀，可以直接展現出時效層級以及資源應用狀況等，并通過對數據信息的進一步深入透視，掌握應用間的關聯，以保障標簽發揮出其價值和作用。因此，平臺可以通過對畫像的分析，掌握運用情況，進一步加強信息的溝通水平、交流水平，降低由于信息不對稱所帶來的負面影響。

3.2實踐運用案例

通過大數據平臺來對業務進行運營管理，展開作業調度和對數據進行分析計算時，可能會隨之而產生大量的數據之外的衍生數據，因此可以依照作業標簽的差異性，從下到上對數據進行更為全面地收集，形成更為系統、更為標準和規范的數據信息收集管理原則，并針對收集到的數據信息，依照統一標準展開整合。舉例來說，某企業在執行某項業務時，突然出現故障，需要馬上進行處理，此時相關工作管理人員則可以通過移動端口，了解作業標簽信息，明確該項業務的基礎屬性，隨后制定出針對性的處理決策。若是需要對數據進行展開進一步的分析，此時可以運用 PC Web端口的作業畫像功能，對其故障展開深入分析。不單單是代表著畫像以及作業標簽，同時還可以在其中融合關鍵路徑分析和血緣解析以及豐富多樣的運維工具，為相關工作人員提供一體化運營管理服務，可以基于不同場景開展針對不同需求的不同分析。

3.3工具集成服務

通過作業數字化標簽的運用，可以形成作業畫像和運用畫像，并通過大數據平臺，對分析工具進行集成，其中包括作業鏈路自助分析工具、血緣分析工具和數據信息應用時效性提升工具，可以為下屬子公司、各部門提供更為系統、更為全面的一體化運維管理服務。通過血緣分析工具，可以綜合大數據平臺的源數據以及其他數據信息，實現數據分析的全面覆蓋，為相關應用提供強有力的服務和支持，而用戶，也可以掌握上游接口和數據加工的內在邏輯，明確其是否為需要的數據信息。并通過分層解耦，將作業邏輯逐步拆散，隨時隨地不限時間和空間展開更為全面的血緣探查分析，保障業務應用過程更為敏捷，對業務需求的變化制定出第一時間的策略。作業鏈路自助分析及時效提升工具，主要是在平臺批量操作的基礎條件下，改善其前后依賴關系，并通過 DAG圖關鍵路徑等相關算法，對加工鏈路進行解析，明確加工過程中各個環節的耗時，同時也可以實現次長、最短等迭代分析，明確透視作業時效性不高的具體原因，隨后優化數據時效性。因此在實踐運營管理過程中，可以通過對上游路徑展開全面解析，解決現實中的鏈路問題。如，某企業相關工作人員想知道某項業務沒有啟動的具體原因，依照傳統的管理辦法，可能需要人工逐一查看，明確上游作業是否已完成。但是通過大數據管理平臺，使用分析工具即可獲得上游作業的啟動成果。與此同時，在作業完成之后，管理工作人員還可以通過自主作業分析工具，依照作業的最長耗時，展開自動化分析，為相關使用者尋找問題的具體因素，并提出針對性的解決建議，以幫助用戶對作業路徑進行針對性的調整。簡單來說，就是通過對關鍵路徑和血緣的分析，并綜合作業標簽和用戶畫像，為運維管理工作插上了騰飛的翅膀，使得運營管理工作從傳統的單點運營平臺走向了全面化管理之路。

4 大數據平臺下的運營管理適用辦法

一是可以實現場站、部門、業務活動的全面在線監控。通過大數據平臺，可以對各部門、各業務、各場站的實際運行狀況展開動態化的實施監督，并明確各項業務執行過程與理想目標存在的差異性，分析各類生產設備生產資源的綜合利用率，并制定出針對性的整改措施，以優化企業生產經營發展效率。并通過數據分析系統以及事先設定好的預警故障系統，對各類生產經營設備展開健康狀態的疲勞測試，以確保維修養護工作的及時性和管理工作的執行力度，進一步降低運行維護所需要花費的成本投入。

二是實現全方位對標管理。通過對各部門以及相關業務運營狀況的效能分析系統，以確保各類數據指標體系的規范性和標準性，并設置統一化的運行管理KPI指標，實現企業和各部門、各場站、各生產經營管理業務的全方位、實時化、動態化管理，尋找影響運營管理的阻礙因素，并制定出針對性措施。

三是實現動態績效考核。通過大數據應用平臺，可以制定出與生產運營管理、財務支出、工程建設的重要數據指標，并通過大數據的深入挖掘和分析，制定出與實際情況高度吻合的考核指標，保障考核過程的嚴格有序，優化考核結果。除了保障了績效考核的量化和科學合理性，同時考核指標也會變得更為細化，并進一步強化常規化的運營管理工作。可以通過當日運營管理的日分析以及月度考核，實現和員工工資績效的掛鉤，以優化管理效率。

最后就是在線運營監控。通過大數據平臺的運營管理系統，在對項目進行運營管理時，可以將企業經營發展規劃和預算作為基礎條件，將成本管控、利潤提升和經濟效益作為核心，并將發展任務作為重點，將投資回報率作為輔助，對企業目前的運營狀況展開監管。

5 結束語

綜上所述，現代企業的經營發展，企業運營管理需要始終堅持實用為先，并保障運營管理模式的全面創新。這也是進一步激發企業活力，確保企業保持生機，并發揮出大數據技術作用和價值的重要途徑。因此在實踐工作過程中，各行各業的企業可以綜合實際情況和業務場景，對文章所述的大數據平臺及其數字化運營辦法進行適當的調整和優化，同時明確大數據平臺運營管理存在的缺陷和不足之處，真正地展現出數據技術的運用優勢，走上數字化轉型之路，為企業獲得健康穩定的可持續發展，提升企業經濟效益，降低成本投入，奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1] 陳智國.數字經濟時代的十大焦點問題（上）[J].中國經貿導刊，2020（23）：22-27.

[2] 許憲春，王洋.大數據在企業生產經營中的應用[J].改革，2021（1）：18-35.

[3] 何帆，劉紅霞.數字經濟視角下實體企業數字化變革的業績提升效應評估[J].改革，2019（4）：137-148.

[4] 任泳然.數字經濟驅動下政務數據資產化與創新策略研究[D].南昌：江西財經大學，2020.

[5] 程秀權，程松濤，馬紅梅，等.互聯網信息內容管理平臺研究與實踐[J].電信工程技術與標準化，2008，21（6）：75-78.

【通聯編輯：光文玲】