大数据运营商们的“绝活儿”.docVIP

大数据运营商们的“绝活儿” 　　如今基本上所有人都达成了共识，大数据给运营商带来了革命性的影响，而数据资产在运营商的运营中扮演着越来越重要的角色。随着大数据时代的到来，数据慢慢变成企业最重要的、最高价值的资产之一，所有业务的升级转型都离不开数据的支持，所以IT部门在数据时代慢慢从成本中心向利润中心转变。在这个过程中同时也帮助了运营商与相关企业完成自己的业务形态转型。 　　北京永洪商智科技发展公司高级副总裁王桐表示，通过数据都能做出怎样的事情，产生怎样的价值，同时应该怎样更好地去运用数据……成为关键的几个问题。除此之外，通过数据化的运营，将改变以往决定战略和决策的思维模式。以前经常是通过业务经验来做相应的决策，不管是宏观的、战略的，还是和具体的某些执行相关。 　　数据本身通过这种客观，如实的证据帮我们提供了一个量化决策支持的基础。通过这样的基础支持，帮助更好地完成决策的事情。所以，对于企业战略的定义，还是未来的走向，具备数据的支撑是非常重要的。在存量的时代，数据资产化、决策数据化才是整体的趋势。 　　运营数据难题多 　　过去几年大数据领域的热门话题多是集中在基础架构方面，近年来伴随着相关底层技术的逐渐成熟与丰富，在数据的底层的基础建设的问题上不再困难。“如今大家都不约而同地思考更进一步的问题，这些保存下来的数据，其价值产出如何，怎么在业务场景中体现价值，如何对外输出和变现……这些都成了用户乃至企业的管理者们共同思考的问题。”王桐对《中国信息化周报》记者说。在这个过程中，同样产生了很多有创意的业务形态与想法，现在数据的价值在于如何通过数据达到更精准的运营、更有效的管理以及更加全面的集团企业监控，才是数据价值所主要遵循的三个方向。 　　在每一个方向中，实际有很多具体的细分场景。例如更精准的运营，可能会与用户画像、用户活跃度等密切相关，其中更有效的管理可能偏向内部执行层面，更全面的监控是指偏财务审计与管理层面。在这些不同的业务层面，其实数据都能够切入每一个具体的业务场景中，通过数据化的指标帮助完成监控。不管是运营还是管理，还是业务，成效如何主要通过数据化的KPI来监控。很多时候，业务本身就是通过数据进行包装组合的利用，最后构成了服务的一部分，甚至是产品的一部分。 　　但在今天，所有的运营商，包括所有的行业企业都会在运营方面遇到各种各样的难题。例如，我们经常会发现运营商的报告，在内容和数据分析等菜单项，实际上存在大量的重复。看数据的过程其实是感知业务、发现问题，并且思考逻辑、找到答案、采取行动的过程。如果所看的分析内容，实际有很多冗余，这就会对分析与思考的过程带来很糟糕的用户体验，耽误效率的同时还造成成本的浪费。 　　在探讨运营难题时，王桐说：“现在绝大部分的数据分析系统，或者是VI系统，底层还是上一代的传统架构，是基于立方体的技术底层，它的特点是相对比较零散和固定，往往是一个需求对应一个数据模型，模型中的分析和计算方式只满足了一次的需求的实现。和客户交流的过程中，会发现有的客户的数据仓库中有几百个模型，甚至多达上万个，后果是数据仓库复杂到不可维护，性能的损耗相当严重，不但带来了不可维护性，而且也给用户非常差的体验。” 　　通过观察多家企业的数据分析系统，我们总结出其中的统计数据依然占比很高，明晰偏少。实际上，对于数据分析的操作过程相对比较复杂，而且数据的目录结构也很难梳理，最终表现出来的问题看起来很零散，问题表现的背后实际上还是过去做数据分析的思路与逻辑的诟病。 　　探究其问题的本质，IT资源往往是有限的，如果负担过重，资源会变成瓶颈。数据分析虽然只是一个词，但实际上却涉及了一个完整的链条，从数据的整合、清洗、加工、建模、分析、展现，输出，还有挖掘和深度分析，整个链条涉及到了很多方面，管理难度非常大。目前很多场景对大数据的应用还不够灵活高效，往往以固定报表为主，数据的展示只是起点，而不是终点，所以对数据的分析和利用绝对不是做一个静态报告就结束了，后续还有很多工作要做。 　　如今大多数情况下大数据的价值产出与预期可能并不匹配。如何让数据真正促进业务，真正产生价值的变现，并且让产生价值的过程高效，是值得探讨的问题。 　　敏捷BI+探索式分析 　　大显神通 　　业界权威的IT机构Gartner撰写了商业报告，证明敏捷型BI以及探索式的分析已成为大势所趋。许多企业中，无论是信息部门，还是业务部门，两者都在呼吁能不能成为数据分析过程中的协作角色，使IT部门可以充分完成底层的数据模型建设后，将剩下90%的常用需求让业务部门“上手”，这样可以让业务部门自己进行服务分析。 　　“无论是国外还是国内，实际上越来越多传统的、完全以IT为中心的BI平台正在逐渐被新型平台所补充，甚至被取代。必威体育精装版的BI的报告中，这种敏捷型