百分点苏萌:让大数据真正“落地”的五大要素

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:
在百分点服务于众多实体企业的过程中,百分点总结的企业“+大数据”模型不断得到验证,同时也发现BASIC模型的五大要素缺一不可,缺乏其中任何一环的企业,总是需要花费更多的成本和时间将该要素补上才能达到预期的效果。

今日,大数据公司百分点集团宣布获得由光大证券领投的4亿元人民币D轮融资,同时发布全球首款企业级大数据操作系统(BO-DS)。BD-OS是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统,它填补了从繁复的底层技术到便捷的大数据操作之间的空白,帮助企业管理数据资产并创造商业价值。

百分点创始人/董事长苏萌博士在会上表示,百分点成立六年来,坚持在实践中前行,如同天龙八部中的扫地僧埋头专注,宠辱不惊,沉淀了丰富和坚实的企业级大数据技术和应用实践,帮助互联网与实体企业快速、低成本地使用成熟的大数据技术和应用服务,帮助中国企业在“+大数据”时代获得大数据能力并转化为生产力。在为众多行业和企业提供大数据技术与应用的过程中,百分点总结了让大数据落地的五大要素,这构成了百分点的“+大数据”百思可(BASIC)模型。

苏萌介绍道:“第一个要素是核心信念(Belief)。数据是企业的“核心资产”,这必须成为企业最高层决策者的核心信念。未来,数据等于生产资料;数据技术等于生产力;数据+数据技术等于核心竞争力。如果企业的最高决策者没有这样的核心理念和战略,企业的“+大数据”之路必将失败。马云在三、四年前就开始提出:阿里巴巴并非是一家电商或互联网公司,本质上是一家数据公司。他的核心信念是:阿里最值钱的是数据。这几年来,他在不同的场合反复地宣扬,让数据资产这一理念在公司内外都得到传播和强化,逐渐成为企业的核心信念。

第二个要素是是架构设计(Architecture)。对数据价值的信念只有通过设计和调整相应的组织架构才能得以渗透和传递到企业的各个层级。数据驱动的管理和运营的思想应该充分体现在面向数据业务的组织架构中。这并不是说要把原有的组织架构完全推倒,需要的只是局部的精心设计和调整。政府成立大数据管理局或大数据办,企业开始设立首席数据官。很多企业的未来接班人将来自这些能够带来新思想和新架构设计的数据业务管理者。据说这是太子岗位,当然,这个备受瞩目的岗位也充满了艰难和不确定性。

第三个要素是专业团队(Staff)。搭建专业的数据团队不难做到,但问题往往发生在团队建起来后。一个常见的错误就是把数据团队孤立起来,或者与业务完全隔离,或者仅仅让他们被动地提供数据。业务决策者往往因为不懂数据的处理过程或作用而不重视与数据团队的协作,导致数据价值无法发挥。只有让数据团队直接与其他业务团队沟通,主动思考业务机会,参与和支持业务决策,才能增加整个公司的数据利用效率。

第四个要素是基础设施(Infrastructure)。为了实现 “+大数据”战略,企业需要建设从数据的采集、存储和处理到分析和应用的软硬件设施。整套基础设施对人力财力和物力投入的要求是较高的,由于技术的进化,还需要持续的投入。不论出于节约成本还是专业化管理的原因,基础设施云化,交予专业的云平台公司全部或部分代管代运营,是大趋势,只是不同企业实现云化的程度有所不同。无论是本地化还是云端,基础设施的缺失将导致“+大数据”成为空中楼阁。

第五个要素是机构能力(Capability)。对于实体企业而言,大数据能力是一种新型的综合能力。如果只有少数的高管和数据团队能够理解和运用,它还不能成为一种机构能力;只有数据核心信念从组织架构的顶层渗透和传递到了底层、且专业的数据团队嵌入式地参与和支持了各业务团队和决策流程,机构能力才有可能形成。一个企业是否具备了大数据这项机构能力,取决于它是否持续地运用大数据创造的新的商业价值。在百分点服务过的企业中,把数据能力融入到整体机构能力,并创造额外价值的成功企业典范是华为公司。数据驱动与技术驱动已进入华为的血液中,无时无刻不在通过数据发挥出巨大的商业价值。”

在百分点服务于众多实体企业的过程中,百分点总结的企业“+大数据”模型不断得到验证,同时也发现BASIC模型的五大要素缺一不可,缺乏其中任何一环的企业,总是需要花费更多的成本和时间将该要素补上才能达到预期的效果。对实体企业来说,如何高效落地执行“+大数据”这一战略,将成为他们与虚拟经济企业颠覆之战的胜负关键。百分点非常愿意把自己的大数据实践理念和方法论分享给所有对大数据有需求的企业,和企业共同推动中国大数据产业的逐渐成熟和发展。


原文发布时间为:2015-09-08

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 Cloud Native
探索在云原生环境中构建的大数据驱动的智能应用程序的成功案例,并分析它们的关键要素。
大数据索引: Google使用大数据索引来构建其搜索引擎,并实时处理全球各种语言的文本数据。 云原生基础设施: Google Cloud提供了强大的云原生基础设施,支持大规模数据存储和处理。 自然语言处理: Google使用自然语言处理技术来理解和索引文本数据,从而提供高质量的搜索结果。 实时搜索: Google的
170 0
|
安全 大数据 数据安全/隐私保护
瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-大数据产业发展概览-数据要素市场的发展趋势
瓴羊Dataphin隐私计算:数据安全流通方案-大数据产业发展概览
125 0
|
数据采集 存储 监控
谈谈从DAMA、DCMM和DGI三大数据治理框架详细了解数据战略规划的关键要素
当前,数据作为新的生产要素提到了关键位置,众多组织认为数据是重要的战略资产。
谈谈从DAMA、DCMM和DGI三大数据治理框架详细了解数据战略规划的关键要素
|
大数据 供应链 数据挖掘