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  • 国家大数据战略报告

    2021-03-29 14:41:36
    国家大数据战略报告
  • 我们不断听到以下困惑:企业大数据战略规划实现大数据商业价值 ·“都在谈大数据的概念,但如何将大数据应用和真实的业务场景结合,让大数据真正发挥效用?” ·“如何基于云计算/大数据重构企业的商业模式,帮助...
  • 阿里大数据战略探析

    2013-11-18 22:17:21
    阿里大数据战略探析_黄丹丹.
  • 企业的大数据战略-

    2017-11-15 19:00:30
    企业的大数据战略-Think bigger_developing a successful big data strategy for your business-American Management Association(2014).pdf
  • 企业大数据战略定位

    2019-04-06 02:13:00
    企业大数据战略定位  作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。 一.宏观说企业大数据战略定位 大数据定义多种多样,其中较为典型的有:  研究机构Gartner给出了这样的定义...

                        企业大数据战略定位

                                               作者:尹正杰

    版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。

     

     

     

    一.宏观说企业大数据战略定位

    大数据定义多种多样,其中较为典型的有:
    
      研究机构Gartner给出了这样的定义:需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
    
      麦肯锡全球研究所给出的定义:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
    
      笔者认为:大数据是指无法用常规数据工具软件进行获取、存储、计算和管理的数据集合,是需要新IT技术才能使其具备更好的洞察发现力、流程优化能力,并提供智能决策力,以此来适应大量、高增长、多样化和有价值的信息资产。
    
      大数据具有如下特征:
        (1)容量(Volume):
            传统数据库容量一般以MB和GB为计量单位,而大数据是以GB、TB和PB为计量单位。     (2)种类(Variety):
            数据类型多种多样,包含结构化、半结构化和非结构化,例如文本、日志、图片、音频和视频等。     (3)速度(Velocity):
            指数据的响应速度,包括数据获取速度和数据输出速度都要优于传统数据库。     (4)真实性(Veracity):
            大数据存在噪声较多,需要经过筛选、填充和删除的过程,确保数据的真实性和有效性。     (5)复杂性(Complexity):
            数据量巨大,来源多渠道,包括自有数据、网络数据、合作伙伴数据,同时数据质量和类型又加深了大数据的复杂性。     (6)价值(Value):
            大数据蕴藏着既定的价值,价值程度取决于应用数据的对象,通过合理的商业目标即可挖掘出数据潜藏的金矿。   

      大数据平台技术与传统数据库的差异如下图所示。

     

    大数据具有很多传统数据库不具备的优点,那么大数据可以解决哪些问题?
    
    (1)连接数据孤岛:
        将企业各个孤立的信息孤岛进行连接,实现数据信息正向和反向的查询,由原来的单一信息查阅,变为全景式的鸟瞰企业数据内容。 (2)整合信息资源:
        通过虚拟化技术,整合IT信息资源,有效地展现软硬件和网络资源的使用和计算情况,更加合理地规划和使用IT资源。 (3)内部效率提升:
        通过信息孤岛的连接,缩短了往常数据提取、存储、整合和计算的时间,根据业务需求的难易程度,通过合理分配离线和实时计算,能够大幅度提高内部效率。 (4)供应链优化:
        数据连接不是局限于企业内部,而是延伸到企业的上下游,为合作伙伴提供数据共享平台,有利于提升供应链上下游的协同合作,进一步提升供应链效率和效果。 (5)企业业绩增长:
        大数据的模型算法包含有指导和无指导两种类型,有指导的算法能够帮助企业优化现有的业务流程,从中找到业务规律,更有效地帮助业绩增长,而无指导的算法结合全景式的数据,可以帮助企业找到业务增长或创新点,更好地帮助企业拓宽业务范畴。 (6)用户体验提升:
        用户包含内部和外部,内部指企业自有的管理人员以及员工,而外部则包含企业面对的客户,以及供应链上下游的合作伙伴,通过大数据全景式的数据集市,为企业用户提供更加完善和流畅的服务,有助于提升整体的体验。 (7)产业服务全景化:
        企业除了纵向地与上下游伙伴进行数据共享,还有另一种状态,即通过横向与其他伙伴进行数据连接,从而实现全产业的全景数据化。因为大数据最重要的理念是开放、共享和协作,只有连接更多有效有价值的数据才能使企业甚至整个产业屹立不倒。
    了解了大数据能够解决的问题,那么企业的大数据战略应该是什么样子的,应该如何对企业大数据战略进行定位?我们需要考虑以下问题,如下图所示。

    企业大数据战略定位可以自下而上或者自上而下地来进行确定,两种方式各有利弊,自下而上容易造成总体战略不明确,从而导致整体战略定位的失败,但自下而上的方式通常是更容易落地执行的办法;自上而下则相反,根据企业在市场中所处的地位、竞争对手情况、宏观经济环境、供应链状态和市场用户的实际需求,大数据的总体目标更能符合企业总体发展战略,但如果战略没能贯彻到底或者在没有获得认可的情况下,这个战略最后是很难落地执行的。因此通常是以自上而下为主,通过自下而上的办法来修正总体大数据战略定位的方式。不论企业最终以哪种方式来确定大数据的战略定位,以下内容都是必须在制定战略时考虑的:
    
    (1)考虑企业有什么数据
        数据分为三种类型,第一方数据(企业自有数据)、第二方数据(合作伙伴数据)和第三方数据(互联网数据),企业需要评估自身具备的数据条件(包括数据来源渠道可靠性、数据更新及时性、数据质量有效性、数据内容完整性等),来考虑或者设计规划总体大数据的战略定位,正所谓巧妇难为无米之炊,数据是大数据战略的根本,不清楚数据源的情况,就无法确定整体的大数据战略定位。
    
    (2)通过哪些技术实现
        大数据的处理技术多种多样,有硬件虚拟化技术、数据存储技术、数据检索技术、数据计算技术、数据挖掘技术和分布式协调技术等,同时每种技术中也包括各种不同功能的组件,企业应该根据自身的实际需求来选择,盲目贪多,容易导致架构不清晰,甚至影响整体的运行效率,拖累企业大数据战略进程。
    
    (3)如何保证大数据顺利完成
        有了数据源和实现技术,企业还需要考虑如何保证大数据战略定位的有效落地,因此,需要加入监督体系,主要是从应用需求的角度出发,明确应用需求的管理模式、管理职能和管理流程,监督体系还应该包含奖惩机制,有效的奖惩机制能够促进整体战略更加快速的推进。因此,通过相应的监督管理机制才能确保整体战略执行的有效性、持续性、稳定性和高效性,同时也可避免技术资源和人力资源的分散所导致的整体战略执行效率低下等问题。
    
    (4)企业大数据的应用策略有哪些
        企业大数据的应用策略是与各个职能部门相关的内容,应用策略需要从各职能部门中发起,同时又需要符合企业总体的大数据战略定位,应用策略的把控一般是通过PMO(项目管理办公室)来实现,而PMO需要对企业总体战略以及大数据战略定位非常清晰,这样才能有效地把控各个职能部门的应用策略能够在遵循总体方针的前提下,有效地执行下去,让大数据的应用战略真正地为企业带来效率和效益提升。

     

     

    二.微观说企业大数据战略定位

        企业大数据项目不可能仅仅依靠一个人就可以完成,而是需要一个相互配合的团队,同时需要结合各业务部门,IT部门的不同长处,考虑内部需求和外部环境来综合协同作战,这样才有可能成功。
        如何构建大数据团队并推进落实和部署呢?
        要让大数据战略在企业范围内得到最有效的落实和部署,很明显需要一个强有力的数据团队,进行明确目标,共同协作,协调和信息的分享。然而不明显的是,往往企业会存在一定的阻力,即对于大数据组织构建,确立同一目标和沟通协作所需要的变革。
        尤其是当要进行深层次的行动,例如大数据需要对组织结构和绩效考核进行优化或者再造时,就不能低估一个企业内抵制变革的能力和意志。国内企业更是如此,典型的有家族式的民有企业,大型的有国有企业,甚至涵盖一些外资企业。由于中国所特有的关系和帮派而形成了大量的对变革恐惧进而抵制的人群,因为这可能已经营销到他们的利益或者位置。

     1>.资源协调

      在大数据工作中提及内部资源,我们经常会想到数据资源,服务器资源,人力资源,费用预算,其实总结起来就是人,财和物,所维护的人机人力资源,我们可以调配,使用或影响到的员工群体。财即开展大数据我们要拟投入的费用预算,费用预算包含软件成本,硬件成本和人工成本;而物即指我们使用的工具和要加工的对象。
      在内部资源协同上,不同企业会遇到不同的问题,有的是数据问题,有的是服务器问题,有的是费用预算问题,但归根结底更多的是人的问题,人在内部资源的协同上具有至关重要的核心地位。企业员工的行为直接构成或破坏了企业大数据的战略,大数据行动必须不断的关注数据,也需要不断的通过数据指引业务发展。技术开发等各方便细节,零数据深入企业的各个角落,并且鼓励员工传递数据价值。
      在国内的情况,大数据项目往往不是技术或流程的问题,对许多企业或者组织而言,行动和态度必须改变,并且应当促进在企业的协作中对大数据的支持。下面是四个需要改进的方便:
        (1)目标清晰化
            企业必须是员工的目标与大数据的目标一致,针对员工的奖励计划进行相应的调整对这种一致性和减少组织中主要的抵制力量是非常重要的。
        (2)管理扁平化
            战略管理层需要建立一个更加宽松,扁平化的组织,尤其是域大数据相关的事物可以直接到达关键决策层。
        (3)能力可量化
            企业必须发展相关的业务技能如大数据分析,数据挖掘,团队建设和数据评定等,并尽可能地推动内部自个评定与激励,令每位员工都了解自身的优势和劣势,正确引导员工成长。
        (4)只是透明化
            应用成熟的知识管理工具和技术以减少大数据分享的障碍,构建起内部协作与创新,知识分享透明化将会帮助企业大数据快速推进。
      在内部资源协同是面临很大挑战的,关于之前企业内部对于大数据的地址阻力的告警并非危言耸听,那么其后隐藏着说明呢?永远不要低估组织内对变革的抵制力量,那可能会摧毁团队的一切努力,并导致整体项目走向倒退。以下是根据历史经验归纳总结的,大数据项目不能轻易实现的原因:
        (1)组织的共同目标不明确
        (2)组织不鼓励和奖赏好的个人服务
        (3)没有建立相关激励和知识的数据
        (4)变革加快,打破了更多人的安逸生活
        (5)大数据被认为只与分析或职能人员相关
        (6)在战略和信息共享上与合作伙伴的协作太少
        (7)缺乏良好的技能,相关专业资格得不到认可
        (8)企业员工对于大数据定义的理解和时间不在同一水平线上
        (9)创造力被“我们不这样做”或者“以前我们不是这样做”的态度扼杀
        (10)在大数据的变革过程中,新规则威胁了旧的权利基础和势力范围
        (11)大多数企业的旧传统是重视个人奖金,因此只是分享不能受到激励
        (12)决策者被短期思想驱动,在短时间内看不到效果便被反对着重新引导回去
      综上所述,其实内部资源的协调还是落在了人的问题,只要企业中人的思想观念问题得到解决,资源协调问题就解决了一大半,但是往往在观念的培养上需要一定时间和周期。因此在企业快速实施和上线的过程中,明确的大数据模板,自上而下的扁平化管理,可量化的评估体系以及透明的知识管理,可以在一定程度上帮助企业解决观念的问题,一次快速地将企业内外部资源流转起来,共同实现大数据的最终目标。

    2>.战略定位

     

    3>.

     

    4>.

     

    5>.

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10660676.html

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  • 摘 要:首先介绍国内外电信运营大数据发展现状,然后总结了国内电信运营商大数据发展面临的挑战,进一步提出了面向统一运营的电信运营商大数据战略,并对大数据资产盘点和大数据服务平台架构和功能进行详细阐述。
  • 摘要:大数据已经渗透到各行各业,成为重要的生产要素,产生巨大的冲击,适当的政策引导具有重要的战略意义,已经引起各国政府和组织机构的重视,将大数据政策提升到国家战略的高度,澳大利亚公共服务大数据战略在...
  • 发布大数据战略

    2014-01-17 14:11:00
    1月16日,中国家电行业大数据高峰论坛暨奥维咨询大数据战略发布会在京召开。奥维咨询同期发布家电行业首个“大数据战略”,同时加盟中关村大数据产业联盟。该联盟已有百度、云基地、宽带资本等企业加入。 中国家电...

           1月16日,中国家电行业大数据高峰论坛暨奥维咨询大数据战略发布会在京召开。奥维咨询同期发布家电行业首个“大数据战略”,同时加盟中关村大数据产业联盟。该联盟已有百度、云基地、宽带资本等企业加入。

      中国家电协会秘书长徐东生表示:“应用大数据分析模式,能帮助企业提前把握市场消费需求,为企业精准、高效营销提供信息支撑。”



      中国证券报记者了解到,该“大数据战略”将提升数据转化能力,为企业整合零散的数据资源;挖掘用户价值,建立以用户为中心的大数据研究体系;建立开放式大数据平台,为企业实现智慧商业提供技术和智力支持。



      目前,奥维咨询在数据采集、挖掘语义分析、情感判断、大数据可视化等技术领域均取得了关键性的突破,先后获得八项软件著作权,均为自主研发所得,并获得了北京市高新技术企业和中关村高新技术企业资质。 





    转载于:https://my.oschina.net/u/1160813/blog/193800

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  • BMC拓展大数据战略

    2017-09-06 11:37:00
    数字化企业IT解决方案提供商BMC宣布拓展大数据战略,以使企业级Hadoop?环境实现部署自动化、加快运行并得到安全保护,进而帮助企业出色地运行和维护IT系统,增强在数字化时代的竞争优势。同时,BMC还宣布推出专为...

    数字化企业IT解决方案提供商BMC宣布拓展大数据战略,以使企业级Hadoop?环境实现部署自动化、加快运行并得到安全保护,进而帮助企业出色地运行和维护IT系统,增强在数字化时代的竞争优势。同时,BMC还宣布推出专为提高Hadoop应用部署敏捷性而设计的Control-M Automation API,进一步增强BMC大数据战略的威力。

    据了解,Control-M Automation API是一套编程接口,帮助Hadoop设计师、工程师和开发人员以自助服务方式,将Control-M部署在应用发布流程中,提高敏捷性。通过以JSON作为作业定义格式,将GIT和RESTful API用于验证、配置和部署,手工工作流程调度操作可以与首选的Hadoop应用发布及部署流程自动化工具无缝集成。这就使Hadoop项目团队能够缩短开发时间,更快地为拓展业务提供新功能,并提高大数据项目的价值。

    据IDC研究表明,“数字宇宙”每两年扩大一倍,预计到2020年,地球上每人每秒钟所产生的新信息将达到1.7MB。这个数字意味着什么?意味着对于企业而言,企业处理的数据量越大、处理速度要求越快、处理的数据种类越多,企业就越需要采取复杂、可扩展的方法管理大数据环境,这是其面临的巨大挑战。所以,管理好这些数据是所有企业成功实现数字化转型的根本前提。反之,企业如果不能很好地分析、利用这些数据,就不能有效的满足客户期望、更谈不上帮助企业缓解竞争压力,轻松面对大数据时代。

    BMC企业级解决方案事业部总裁Robin Purohit表示:“为了加速数字化转型,很多企业都在争先恐后地部署大数据项目,以建立新的业务模式、加速业务增长并从根本上改变成本结构。然而,企业在筹建自身的大数据业务时,一旦从‘沙盘推演’进入生产环境,将极大可能遇到非常严峻的挑战:如何与现有的企业应用结合、优化底层基础设施的成本就变得至关重要。BMC大数据解决方案应运而生,旨在为企业成功部署Hadoop生产环境提供了合适的工具。”

    BMC大数据解决方案具备以下特色,可帮助企业充分分析、利用数据,为企业管理向数字化转型提供了强有力的支撑:

    自动化–Hadoop工作流程与所有已部署应用自动集成,这是快速部署大数据项目、确保可靠性和可扩展性的关键。BMC Control-M解决方案可加快大数据项目部署,实现Hadoop工作流程与数据中心及云中其他应用的无缝集成。

    运行加速–大数据项目如果规模很大,就会涉及海量数据,这就要求能够快速扩展基础设施资源。由于数据似乎有无限增长的可能性,因此部署可扩展的基础设施、确保基础设施以峰值性能运行,就变得非常重要。BMCTrueSight Capacity Optimization解决方案帮助企业规划规模得当的Hadoop环境,其中包括计算、存储和网络资源,从而确保有效控制基础设施成本,而BMC TrueSight Operations Management则有助于IT团队提供不间断的服务。

    安全防护–企业必须确保应用和数据安全,为了实现这个目标,企业必须首先了解自己拥有哪些资产,资产之间的相互依赖关系。最重要的是,这些资产是怎样为业务提供支持的。通过BMC Discovery企业级管理解决方案,可以全面、动态地查看包括Hadoop、存储、数据分析和消费流程在内的大数据基础设施情况,使IT团队能够全盘了解整个企业的状况,这一点至关重要。如果IT团队对资产状况及其相互之间的依赖关系了如指掌,就能够避免出现孤岛式大数据系统,确保合规,并保护大数据环境安全。

    RedMonk公司首席分析师Stephen O‘Grady表示:“大数据日益成为企业战略规划的核心,能够在生产环境中高效管理大规模Hadoop部署变得越来越重要。作为老牌企业级管理解决方案提供商,BMC的核心是建立丰富的企业管理经验及在大数据领域、尤其是Hadoop环境中的专长。

    Malwarebytes公司数据科学与工程高级总监Darren Chinen表示:“Control-M for Hadoop拥有独一无二的地位,可以在Hadoop内外集中实现工作负载的自动化管理,使我们能够全面控制和查看整个大数据生态系统。作为一家现代企业,云基础设施使我们实现了弹性扩展,并能够按照工作负载时长管理计算成本。Control-M则使我们能够在云存储基础架构下,管理云基础设施、Hadoop应用和ETL作业,以及进行状态显示板更新。”






    原文发布时间为:2016年6月29日 
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  • 企业大数据战略规划高级培训课程

    千次阅读 2018-02-07 17:52:57
    理论联系实际,就大数据的应用方向,演进路线和企业大数据战略规划进行探讨,结合完整的大数据项目实施案例,进行讲解。旨在帮助企业IT战略决策部门解决大数据时代,企业大数据战略面临的各种问题:是否需要大数据?...

    一、课程对象

      本课程是大数据高级培训课程,主要面向企业中层及以上管理人员,IT战略规划部门。理论联系实际,就大数据的应用方向,演进路线和企业大数据战略规划进行探讨,结合完整的大数据项目实施案例,进行讲解。旨在帮助企业IT战略决策部门解决大数据时代,企业大数据战略面临的各种问题:是否需要大数据?为何要上大数据?大数据能够给企业带来什么样的价值和意义?大数据平台如何和企业现有业务系统进行整合?

    二、课程大纲

    日程

    课程模块

    课程内容

    第一天

    技术篇

    分布式文件系统-HDFS

    并行计算框架-Map/Reduce

    面向列的数据库-HBase

    实时分布式计算框架-Storm

    第2天

    应用篇

    正本清源-什么是大数据?

    缘木求鱼-大数据时代数据特点

    价值体现-我们为何需要大数据?

    实施之道-大数据的应用方向?

    观念之争-大数据平台商业or开源?

    应用切入-业务驱动才是王道?

    第3天

    案例篇

    大数据应用案例分享-IT基础设施

    -->整体架构

    -->应用整合

    -->SOA思想

    -->数据治理

    大数据应用案例分享-数据挖掘

    -->分类回归

    -->聚类分析

    -->关联分析

    -->时序分析

    -->异常检测

    -->Mahout

    三、培训支持

      联系电话:13718542435

      技术交流群:293503507

      

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  • 文章讲的是大数据风向标:透视美国大数据战略,“数据是一项有价值的国家资本,应对公众开放,而不是把其禁锢在政府体制内。”–美国联邦政府  作为大数据的策源地和创新引领者,美国大数据发展一直走在全球最前面...
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    千次阅读 2014-01-14 00:17:54
    IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础。所谓“3A5步”,指的是在“掌握信息”(Align)的基础上“获取洞察”(Anticipate),进而采取行动(Act),优化决策策划能够救业务...
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  • 【IBM大数据战略理论】智慧的分析洞察
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空空如也

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大数据战略