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最近五年,我们看到了移动互联网技术,物联网技术,机器学习以及大数据等技术的出现,技术的多样性也带来了更加复杂的变化,让我们看到企业可能会面临一种对于新兴技术选择的困难症.而在这个数据爆炸的时代,对于每个企业而言,基本上是生存于一个数字化或者数据化的环境,面对这个生存环境如何能够更好地洞察外部市场,洞察外部市场与内部市场的调整,做出实时的决策,将是一个十分重要的话题.
我们把这种在数字化环境中,决定企业生存质量的能力,称之为数据决策力.简单定义,即基于数据进行科技决策,并产生价值的能力,价值在五个方面呈现,整个外部复杂的市场环境带来的是数据碎片化,知识碎片化,高度的专业分工.这些知识的资产和数据的资产在过往企业的各种各样系统中已经被沉淀,我们有没有通过新的知识论文范文的方法,重新让企业全员赋予他们洞察分析的能力,赋予他们改进核心业务的能力,以及把这些业务能力通过数据方式传递到产业链上下游,共同完成协同创新的能力.
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最近,为了支撑我们的研究,针对传统企业群以及信息管理机构做了一个调研,调研结果显示,目前有64%的企业在运营决策中,有过运用数据的经验.但是我们也看到,单纯依据于数据作出决策的企业比重依然很低.这其中企业主要面临两个问题：一是数据如何获取；二是获得的数据或者说已有的数据和我的角色,应是什么关系,企业并不清楚.这两个问题看上去好像是技术问题,但事实果真如此吗?
我们看到,很多企业在过去五年、十年中,完成了自身的信息化建设,信息化建设更多的是承载着内部的数据,这些数据更多是以结构化方式存在的.只有20%的企业能够局部整合外部数据,并把外部数据跟内部数据进行关联.最后,我们试图考量出一个回答,到底是什么影响企业的大数据技术应用和推进时,发现这不仅仅是一个技术问题,而是涉及到企业战略层面、技术架构层面、团队能力层面各个方面的问题.
需求存在.对于我们而言,更多的是思考如何用系统化的方法,更好地帮助传统企业来快速推进大数据技术的应用以及价值的转化.而上面所说的数据决策力建设,就是我们所给出的答案.首先,数据决策力并不是来源于一个理论的创造,如果大家对百分点有了解的话,百分点是基于大数据技术的应用企业.持续7年,我们通过大数据技术提供类似于像个性化推荐、营销服务等互联网化的服务,我们也是大数据的使用需求方.从2014年开始,把我们自身在大数据实践中获得的技术、知识产品化,透过这些技术产品的转化,开始为更多的传统企业,以各种方式来构建他们的数据决策能力.因此,可将其视为以理论方式来传递和表达我们的经验总结.用一个比较形象的模型来展示就是恒星和行星的关系,恒星是企业的最终目标,即构建企业数据决策力.
在构建数据决策力的过程中,有两个方法提升它,第一个方法定义为3D模型.作为行星要完成他的自转,从数据化到数据的洞察到应用的转化,就如同是完成他的自转形成一个昼夜,来完成从数据应用构建到数据价值快速释放的过程.同样每一个自转构成了一个局部的应用,这个应用可以从公转轨道上任何一个点开始,并不受太多前提条件的制约,同样这个轨道永远会受到核心数据决策力战略目标实现所进行的,所以他本身在整个工作过程中间会把自身迭代过程进一步反馈到公转轨道.
公转轨道指的是整个数据决策力的建设过程方法.我们用的是英文首字母构成了BASIC的模型.首先我们面临着数据和数据技术的时代,只有把数据作为生产资料,把数据技术作为生产力,才能构建成企业的另外一个核心的竞争力,也就是数据决策力.企业只有把数据决策力当成一个非常重要的战略目标,透过构建决策力指导自身的运营,指导业务创新,才能有效地把这一个战略目标渗透到企业的组织架构中去.
光有这些架构产生并不够,整个机构能力是要通过战略到架构的设计渗透到每一团队,每个部门.我们经常会看到一些企业也在进行数据分析,但会出现一种比较奇怪的情况.做数据分析的依然是一个独立的部门,就跟之前的IT部门一样.而我们所讲的数据科研团队,更多的细化工作是要与业务、市场营销等业务执行部门,形成嵌入式的虚拟团队直接与数据应用相关联,完成专业团队的真正构建.通过专业团队的细化,
无论从数据的采集、存储、计算、挖掘、应用等诸多的软件应用选择甚至于是硬件网络架构的部署上,我们可以看到整个应用软件的选择,实施的路线以及技术架构的部署方式还可以有更多的多样化的选择.通过基础设施的构建可以让整个企业形成完整的机构能力,由机构能力来加强核心信念的渗透,形成一个更好的建设循环.
第二方面,用简单的方法来归纳,就是一个螺旋式的上升.我们讲大数据的时候以一种松耦合的方式推进,其中有三个主要方面,分别是数据化、洞见和设计重构.数据化会以数据磁化方式存在,这些数据磁化方式可以帮助企业快速的基于数据磁构建应用,折算可以让他形成快速的价值释放的过程.关于洞见,大家看到无论是人工智能还是传统的模型,深度挖掘的算法等一系列文本分析和技术,都可以帮助我们在复杂的数据中间找出潜在的关于识别数据所反映的未来规律,为企业的应用提供有效支撑.
最后整个数据价值的呈现无疑是要通过数据重构来实现的,因此无论是本身的迭代还是业务核心的改造都是设计重构.这样的话可以保证企业在快速价值不断的实现过程中逐步的完成整体的大数据平台的能力建设,最终支撑企业的数据决策力的构成.（根据演讲内容整理,未经本人审核）
总结：本论文是一篇免费优秀的关于数据企业论文范文资料。
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