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訪173位大數據決策者,首部數據中臺行業白皮書發布

2019-08-28 10:11:41  來源:商業電訊

摘要:數字化浪潮席卷全球,顛覆性創新正在加速,企業面臨著前所未有的挑戰和機遇,必須不斷加速數字化轉型才能生存和領先。在數字化轉型過程中,企業需要更為深入地理解客戶和市場,以數據洞察來驅動企業的行動,從而更好地獲取、服務以及留存客戶,實現業務增長。
關鍵詞: 數據中臺
    數字化浪潮席卷全球,顛覆性創新正在加速,企業面臨著前所未有的挑戰和機遇,必須不斷加速數字化轉型才能生存和領先。在數字化轉型過程中,企業需要更為深入地理解客戶和市場,以數據洞察來驅動企業的行動,從而更好地獲取、服務以及留存客戶,實現業務增長。

而作為洞察經濟的核心引擎,數據中臺顯得尤為關鍵。2019年6月Forrester咨詢公司對國內數據中臺進行了研究,訪問了173位大中型企業中對數據洞察實踐有了解和規劃、熟悉數據中臺相關概念且使用數據中臺相關產品的負責人。探索了數據在推動商業洞察、提升客戶體驗、深化數字化轉型方面的重要作用以及數據中臺必備的能力,并且針對如何構建數據中臺,從戰略、組織、技術和人才等維度提出了相應的建議。

以下為Forrester首席分析師穆飛在“2019首屆數棲大會”上對于研究成果的精彩演講分享實錄,由數瀾科技整理,略有刪減。數據中臺白皮書下載,可掃描下文海報中二維碼或者關注“數瀾科技“公眾號即可獲取。

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客戶時代:讓數據民主化,驅動企業的每一個行動

Forrester的研究認為每經過幾十年就會進入一個全新的時代,2010年開始我們進入客戶時代。

客戶時代,企業一定要轉型成為客戶癡迷型的企業,一切的行動、洞察和產品、服務都要基于客戶的需求存在。為了滿足這樣的目標,我們的數據應用也經歷了一系列的變遷:

1970年開始,最早是管理信息系統(譬如ERP系統),開始利用計算機幫助企業處理復雜的流程和業務;

數據越來越多,管理層需要知道到底發生了什么,就有了決策信息系統,可把各個流程中的數據整合出來,成為一系列指導意見傳遞給管理層;

不僅管理層,底層員工也有數據需求,這時BI系統出現了,可以有策略組織、收集數據,幫助底層員工通過拖拉拽的方式把數據用起來;

BI系統只能處理到一些診斷性的信息,對于預測性的信息(譬如未來要發生什么,做一些分析的時候),Analytics系統開始出現了;

隨著數據越來越多,分布式的技術出現,2010年出現大數據技術,可處理PB級數據。BI+Analytics+大數據,整合起來大多面向某一個主題或者某一個單獨應用,為企業某一部分人提供服務,所以數據顯示大概只有20%的數據用起來了;

客戶時代,需要成為客戶癡迷型的企業,一定要用到全量數據,讓數據真正民主化,讓數據真正驅動企業每一個行動,從2015年左右開始出現了“洞察系統”——以數據中臺為支撐,可以讓數據真正用起來。

以數據中臺為基礎的洞察系統位于企業應用的核心

傳統的企業有前臺系統(互動系統SoE),需要通過它來和客戶產生互動,去服務、獲取客戶的信息。我們也有傳統的后臺系統(記錄系統SoR),包含傳統的管理信息系統,可以把企業內部的信息沉淀起來;在客戶時代我們還會依持續有策略的獲取數據(自動化系統SoA),因為在客戶時代,在萬物互聯的智能時代,我們的連接人和物的數據越來越多,有自動化系統可以幫助企業持續獲取數據。

而位于最中間的位置就是洞察系統SoI,是以數據中臺為支撐,能夠真正幫助企業從數據獲取洞察,能夠幫助企業把洞察直接轉化為行動,這是數據中臺為支持的洞察系統主要發揮的作用。

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數據中臺能為洞察系統帶來巨大收益

有了洞察系統,會給企業帶來很大的收益,并不是泛泛而談,而是有實際的數據來支撐。  

企業擁抱了數據中臺,可以催生洞察型業務,將給企業業務增長帶來強大的推進能力。總結分析全球范圍內比較有代表性、能夠做到以洞察為驅動的企業,對于較成熟已上市大型企業,年均增長率可達到27%,對于較敏捷的初創公司更可達到40%的年均增長率,遠遠領先于全球平均GDP增速。

統計來看,全球8%企業進入洞察驅動較高階段,而57%的企業只是在洞察驅動初級階段,由于沒有數據中臺,無法達到全面洞察驅動。從增長速度來看,較高級別企業的業務增長能力可以是較低級別企業的1.8倍左右;對于響應客戶的需求、維持競爭的優勢,也有2倍的差距。因此如果想在客戶時代持續保持領先,就一定要擁抱數據中臺,形成數據洞察系統。

數據中臺可以強有力地推動數字化轉型

Forrester展開調查研究,走訪國內173位大數據決策者,他們的級別大多都是在高級經理以上,是數據中臺相關產品的規劃和使用負責人,接下來我將把他們對于數據中臺的看法呈現給大家。

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數據中臺可以強有力地推動數字化轉型,從三個方面來看:

以客戶為中心,能夠全面用洞察驅動企業每一個行動。通過數據中臺,對客戶有更為深刻的了解,可更為精準觸達想要的客戶,營銷更為精細化;

在客戶時代,客戶需求千變萬化,企業一定要快,一定要不斷推陳出新,否則就會被淘汰,數據中臺可以有效支持企業開展大規模的創新,在客戶時代取得持續的領先;

企業通過盤活的全量數據,構建堅實的競爭壁壘。通過數據中臺可以幫助企業獲得持續競爭優勢,比如你可以更了解客戶資源,可以獲得更高客戶的忠誠度。通過內外部數據的打通,更有效利用數據,數據會越來越多,數據資產增值,獲取競爭優勢,我們走訪的客戶很多認為數據中臺可以帶來這些價值。

數據中臺應該具備多維核心能力

數據中臺既然有這么多的好處,數據中臺需要具備什么樣的能力,怎么樣才算數據中臺?

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第一,數據整合和管理能力。數據在不同系統,企業要整合全量數據首先要匯聚數據;

第二,數據提煉和分析加工。數據就像石油,但石油很難直接應用,需要變成汽油、柴油、潤滑油才能應用;

第三,數據資產化服務。數據中臺推動的洞察系統,需要全面推動企業的每一個動作,這時候要有全方位服務平臺,把數據資產轉化為豐富多樣的數據服務;

第四,達到業務價值的變現。數據中臺的建設并不只是IT部門的事情,數據中臺一定要全方位跟業務融合,才能為業務帶來價值,系統的建設才能夠持續往前走并取得成功。

具體展開來看:

在數據整合階段,需要數據中臺整合企業內部多種來源的數據,有結構化、半結構化或者完全非結構化的各類數據,實現非常簡便的管理和集成運營。這一步最為關鍵的是要讓用戶能夠很方便找到數據,因為目前來看稍微大型一點的企業想要快速而精準地找到一個數據還是不容易的事情;  

在提純加工階段,一定需要非常完善的標簽體系,而且該體系是面向業務的。也就是說如果純粹從IT人員角度來看數據,是缺少業務維度的,這時需要和業務部門一起,構建一個完善的標簽體系。同時需要智能的數據影射的方法,能加快原始數據資產化進程。當然這里面很重要的是數據質量保障體系,尤其是對于AI應用,數據質量差之毫厘,結果也會謬以千里。此外,在匯聚整合和提純加工,安全保障非常重要。

在資產服務化階段,需要提供簡便數據服務開發環境以及先進的數據分析等能力 。全量數據匯聚及資產化后,關鍵在于最大化服務企業,因此需要便捷的數據服務開發環境,不僅能讓數據工程師,甚至可以讓業務人員也可以開發出洞察驅動類的應用,這是最理想的狀態。同時數據可視化、AI服務以及數據分析能力也是非常關鍵的;

在服務的業務化階段,這關系到我們強調的洞察系統,之前是前端、后端系統,中間為什么要加一個洞察系統?因為這個系統最關鍵的作用是要把企業洞察轉化為行動。傳統企業會做各種報表、匯報郵件,最后到底帶來什么特別有效的結果?它是有限的。所以一定要把通過中間的洞察系統(數據中臺),打通數據驅動業務的通路,實現數據的價值變現。在此基礎之上,需要管理豐富的數據應用,并且針對場景做實際的應用獲取價值。

建設數據中臺需要全面發力

根據Forrester的數據調研顯示,2018年有74%的企業要建數據湖,但實際上,至少有1/3的企業只建成了數據的泥沼,數據沒有用起來,想從里面取出有價值的信息是非常困難的。

為什么發生這樣的事情?是因為數據中臺是一種戰略選擇、組織形式,也是一套數據運營的機制,而非僅僅是工具和產品。因此推動數據中臺的全面落地不僅需要技術作為強力的基礎保障,還離不開戰略級的通盤考量、組織架構的支持、以及優秀數據人才的供給保障。企業需要從多方面形成合力建設數據中臺,依據本行業的業務特點,解決數據孤島、數據維護、數據價值利用低等沉疴痼疾,將數據變成可持續增值的資產, 幫助企業不斷深化轉型,傲立潮頭,基業長青。

如果只是買了一個叫做數據中臺的產品,而且只是技術部門來主導這件事情,未來得到的結果一定失敗。

首先從戰略角度來看,企業一定要建設以數據為驅動的戰略。因為企業上下從業務部門到技術部門,從數據部門到業務開發部門,各部門一定要有一致的愿景,通過戰略可以實現數據驅動的愿景,這是非常重要的。而且可以看到有96%的企業也認識到,依靠自有能力不足以完成數據中臺的建設過程,需要尋找合適的合作伙伴、共建和共贏。所以與數據中臺相關的商業市場,是一個非常廣闊的市場。

組織的角度來看,很多時候企業各部門都希望能夠拿數據,不希望給數據。因此需要有一個跨部門的組織,能夠確保數據能在各個組織間充分互通;

技術方面,數據中臺一定要打通多方數據,一定要提供豐富的數據服務,打通前臺和后臺企業內部各個系統之間從數據到洞察到行動的能力。

最后是人才,也是非常關鍵的。據統計,全國大數據類人才需求量大概是180萬,但是目前只有30萬,還有150萬的缺口。所以即便有合作伙伴,企業內部也一定要培養大數據相關人才。可以看到企業對數據治理體系、數據資產化、服務化的人才都是非常期待的。


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責編:liukai
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