什么是大数据战略

在制造业中，大数据可用于预测性维护，预测并防止机器或零部件故障。它还可用于产品质量预测和优化，如在钢铁行业中的应用。在连续生产过程中，如化工行业，大数据可用于预测和防止关键情况。大数据分析还可用于预测产品寿命，如汽车发动机、风力涡轮机零件和电池等。此外，大数据还可用于新的3D产品设计的装配计划预测、能源需求预测、需求预测和价格预测。

在金融领域，大数据被迅速采用以加快处理速度，并为内部和客户提供更好、更明智的推断。应用包括投资决策和交易、投资组合管理、风险管理以及其他涉及大量数据输入的领域。

在医疗保健领域，大数据分析已被用于提供个性化医疗和规范分析、临床风险干预和预测分析、减少浪费和护理差异、自动报告患者数据以及标准化医学术语和患者登记。

大数据还被用于营销领域，允许组织从原始数据中搜索特定信息，制定有针对性的营销策略，并了解客户行为和趋势。尤其是零售商利用来自智能设备和网站的客户数据来制定营销活动和策略。

政府和公共服务部门也在利用大数据，如用于监控人口、发展社会信用体系以及为政策决策提供信息。

处理大数据所需的海量数据存储、管理和实时处理能力，对技术基础设施提出了很高的要求。企业需要采用先进的数据管理系统和技术来应对大数据的体量、多样性和高速度。

大数据分析需要特殊的技能和专业知识，包括数据处理和高级分析能力。企业往往难以获得支持大数据战略所需的合格人才。

不同部门之间对数据和分析工作的所有权、控制权和治理存在分歧，给大数据项目的推进带来了政治和组织方面的挑战。

大数据分析也可能面临与小数据分析相同的问题，如偏差、代表性不足、多重比较问题导致错误结果等。单纯拥有更多数据并不能完全解决这些潜在的分析挑战。

有时大数据只是被视为一种“时尚潮流”或“盲目追求”，而被忽视了其局限性和潜在缺陷。一些著名的失败案例警示了过度依赖大数据而缺乏适当背景和验证的风险。

根据数据的类型和来源不同，大数据战略可划分为人口统计数据、心理统计数据、行为数据和交易数据等类别。通过整合大量数据点，企业可以创建更加细分和个性化的消费者群体，实现更精准的营销目标。

从数据管理的角度来看，大数据战略可分为集中式和分散式两种。集中式战略通常建立单一的数据真实来源，侧重于合规性、欺诈检测和安全性等方面。而分散式战略则赋予不同业务部门更大的灵活性，允许他们根据自身需求对数据进行解读。一个平衡的大数据战略应该在集中管理和分散使用之间寻求平衡。

大数据分析可以整合来自多个渠道的原始数据，并将非结构化数据转化为结构化数据。常见的大数据分析技术包括A/B测试、机器学习和自然语言处理等。同时，大数据战略还可能涉及商业智能、云计算和数据库等技术的应用。

大数据战略还可以根据数据本身的特征进行划分，如全面性、细粒度、关系性、可扩展性等。此外，批评者也对大数据范式本身及其实施方式提出了质疑，催生了批判性数据研究等新兴领域。

大数据分析能够为企业提供更多有价值的见解，从而帮助企业做出更明智的决策。通过分析海量数据，企业可以更好地了解客户行为和市场趋势，制定更有针对性的营销策略。在医疗、就业、经济生产力和自然灾害管理等关键领域，大数据也能够为决策提供有力支持。

大数据战略有助于企业优化运营流程，提高效率。通过将现有的繁重工作负载迁移到大数据技术上，以及部署新的应用程序来利用新的机会，企业可以降低成本，提高运营效率。大数据分析还可以帮助企业加快处理速度，提供更好的见解，优化投资、投资组合管理和风险管理等运营效果。

利用先进的分析工具分析来自多个来源的数据，企业可以做出更多基于数据的决策，从而获得竞争优势。这有助于企业更好地理解客户行为和趋势，为开发更有效的营销策略和活动提供信息。通过大数据战略，企业可以解决数据管理挑战，如数据孤岛、数据重复和低效数据流，从而释放数据价值，满足业务需求。

大数据战略可以帮助企业通过数据和分析更好地了解客户，从而创造更个性化的体验，提高客户忠诚度。企业还可以利用大数据战略为数据架构决策提供框架，确保正确的人员能够访问所需的数据，从而满足业务目标。

在这个阶段，组织开始调研和了解大数据分析，但对其价值认识不足，缺乏高层管理层的支持。大数据战略处于萌芽状态。

组织在这个阶段面临获取合适技能人员的挑战，以及大数据项目所有权和控制权的政治问题。这个阶段被称为"断层期"，要求组织必须克服重重障碍，以实现顺利过渡。

最终用户开始运营大数据分析，并改变决策流程。组织开始解决基础设施、数据管理、治理和分析方面的差距。大数据战略逐步融入企业运营。

只有少数组织能达到这个阶段，他们能像精密机器一样高效执行大数据项目，拥有高度成熟的基础设施和完善的大数据治理策略。 在发展大数据战略的过程中，大数据成熟度模型（BDMMs）发挥着重要作用。BDMMs评估组织在人员、流程和技术等关键领域的成熟度，为发展里程碑制定指导方针，避免可能的陷阱。

企业首先需要明确当前的业务目标和资金投入方向，并采用"自下而上"的方法确定支持这些目标所需的数据能力。比如，如果业务目标是提高供应链效率，那么就需要收集和分析相关的供应链数据；如果目标是改善客户体验，则需要获取客户行为和偏好数据。只有充分理解业务目标，才能确定所需的数据资产。

大数据战略不应是孤立的，而应与企业的整体人工智能战略计划相融合。数据战略应确保底层数据满足特定人工智能和机器学习计划的需求，包括数据质量、集成、安全性等方面的要求。这样可以确保数据资产为人工智能计划提供有力支撑，从而更好地服务于业务目标。

为了让所有相关方都能够访问、共享和利用数据，企业需要部署合适的工具和技术，同时确保数据安全和治理。这可能涉及对数据量、质量、分析、安全和生命周期管理等方面的决策。选择合适的大数据平台和工具对于实现业务目标至关重要。

最后，企业还应定期审计现有的数据架构和收集流程，确保持续符合合规性要求，并识别数据战略的改进空间。随着业务环境和目标的变化，数据战略也需要与时俱进，以确保其与业务目标的持续一致性。