大数据在大公司——那些我们知道的和不知道的事

时间:2014-5-27

大数据是近十年来最热的商业趋势话题之一,它带来很多机遇,同时也带来很多问题:什么是大数据?我们是否应该改变以往的做事方法?改变从何入手?


Tom Davenport与Jill Dyché合著的《大数据在大公司》研究报告给了我们上述问题的答案。该报告通过研究当下规模最大、最成功的企业的大数据分析战略,揭示了很多关于大数据分析的前沿洞察。


SAS最佳实践部副总裁Jill Dyché与全球商业管理大师Tom Davenport撰写的《大数据在大公司》报告今年夏天由国际数据分析协会(International Institute of Analytics)出版。


在Jill Dyché和Tom Davenport一开始讨论该报告的撰写时,他们都觉得思路和眼界要开阔一些,不能拘泥于当前大数据讨论中那些比较普遍的话题。于是,他们决定把关注焦点放在企业如何应用大数据上,在报告里着重介绍执行方案、创造价值的方法及实践,而减少平台对比和理论性内容。


于是,Jill Dyché与Tom Davenport把目光对准拥有大型数据库的公司,访谈了20多家大公司的首席高管或副总裁。被访者都对大数据的潜力充满期待,而且目前都至少有一个正在进行的大数据项目。


Jill Dyché与Tom Davenport在访问过程中获得了极具价值的大数据信息,涵盖众多行业和细分市场。他们还了解到这些大公司在大数据的哪些方面驻足不前,或者说那些支持大数据计划的公司高管在哪些方面仍然持观望态度。


大数据进行时
Jill Dyché与Tom Davenport发现,正在进行大数据项目的公司虽然希望兼顾到业务的各个方面,但通常都是从重点项目开始着手实施。该报告中的案例包括:


UPS,超过46,000辆汽车上的车载通信系统传感器帮助该包裹递送巨头优化其递送路线。2011年,UPS通过更高效的路线规划每天减少了8,500万英里行程,节省了840万加仑燃油,使燃油成本降低了数百万美元。


联合医疗公司(United Healthcare)
,该医疗服务公司使用其用于高性能文本分析的 Hadoop 平台对呼叫中心数据进行分析,能够监测服务水平和确定哪些客户可能需要额外支持


macys.com,这家大型连锁百货商店的互联网客户洞察部门 (Customer Insight )使用大数据基础设施来改进个性化、广告及电子邮件营销业务流程,以适应在线渠道的迅猛发展,同时支持公司的全渠道战略


通用电气公司,涡轮发动机叶片上的传感器能够揭示零件性能下降或破损模式,使该公司能够预先安排修理任务和调整涡轮发动机,或者在零件失效前予以更换


西尔斯公司,该公司在使用大数据解决方案的实时数据采集和整合方面进行了大量投资。许多零售商的大数据战略都聚焦于规模经济,他们希望通过取缔过去的ETL代码操作,从而加快新业务和现有业务的流程。


发起这些大数据项目的公司高管们认为,低准入门槛导致大数据的需求非常巨大。同时,他们对公司最高管理层对大数据项目所给与的支持感到满意。


通用电气全球软件业务负责人Bill Ruh介绍,有许多公司高级管理人员,包括通用电气首席执行官Jeff Immelt在内,都“看到了IT与分析相结合的好处。”


大数据技术在这些大公司内部的执行速度,以及在整个公司所获得的持续支持都令Jill Dyché与Tom Davenport印象深刻。他们的被访者无一例外地承认,目前进行的大数据项目只是大数据战略整体规划的冰山一角


探索中的大数据事件
有少数公司正在尝试同时进行多个“快速型大数据项目”,在这些引人注目的新数据探索活动中,“怕失败就要快”已成为管理学的新用语了。


不过对大多数公司来说,现在的大数据项目被认为是以后大规模项目或者后续项目的测试项目,这些项目将使用新收集的非结构化数据和先前未测试过的平台。大数据毕竟是新事物,还存在许多不确定因素。


这一实际情况又推动了有关流程变更、组织结构及工作角色的新讨论。不止一位接受采访的公司高管承认,获得新技术比获得新技能更容易,这一点对数据科学家来说尤为明显。


“说实话,目前在市场上很难找到数据科学家。所以我们正在研究应该在公司内部对哪些员工进行培训。” 一位高级副总裁表示。其他一些被访者承认,数据科学家的技能边界仍然不明确。


Jill Dyché与Tom Davenport发现受访的企业在在开源软件的应用方面都没有大的投入。虽然开源技术是大多数大数据项目的基础,但管理者明确表示开源项目是大数据特有的而非体系化的IT标准。毫无疑问,有一个越来越显著的趋势是:随着大数据投入越来越多,大多数公司开始把开源技术项目作为独立项目进行投入


另外,Jill Dyché与Tom Davenport还发现很多公司目前没有长期的大数据项目规划。一开始,Jill Dyché认为这不是好事,因为这表明企业缺乏对长期大数据项目的投入。但随后她认识到:实际上,计划所固有的缜密性会损害大数据的敏捷性。


事实上,大公司现在由于缺乏创新而受非议,而新创公司由于其灵活性和对体制化观念的集体承诺而受到赞赏。但大公司正在收集设备和传感器数据、建立先进的数据分析实验室、将数据管理融入部署以及正规化决策流程IS创新,加快创新的步伐,期望达到更高的商业成就。


Jill Dyché 是SAS最佳实践部副总裁,并著有三本信息技术商业价值方面的专著。如需下载她与 Tom Davenport 合著的《大数据在大公司》报告,请访问:sas.com/BigDataIIAReport

Tom Davenport是国际数据分析协会联席创始人兼任调研总监、哈佛商学院访问学者、巴布森信息技术管理学院的特聘教授和德勤分析高级顾问,同时也是全球商业管理大师,他著有商业分析、程序管理、信息管理和企业管理等多方面的著作。