大数据和数字化转型

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
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:
无论人们处在什么样的行业领域,都有机会获得重要的数据。而企业从根本上改变其业务方式,诀窍是找出最佳使用方法。

C&W Services公司首席信息官Salumeh Companieh表示,其IT团队为该公司的15000位员工交付和采用技术,并负责确保提供的技术部署符合组织目标和行业最佳实践。随着该公司的每个部门都定义其年度目标,并通过无缝地编织技术,向员工提供关于如何在流程和分析中改善业务的选项。

对于许多组织来说,转变业务需求和预算现实意味着技术部署必须既有战略性又有敏捷性。C&W Services公司专注于使用技术改进业务流程。许多组织的大量数据存在于独立应用程序中,处于闲置状态并等待被利用。而寻找一种分析应用程序间数据的方法有可能提高效率。

数据提供了有意义和有价值的见解,使人们具备了技术决策能力

在以下的数据分析之旅中,将提供六项数据管理技巧,可帮助组织从只是谈论关键指标转变为针对战略决策数据采取行动。在应用中,还可以帮助找到组织内可操作数据的快捷方式。

(1)从企业的数据模型开始

组织很有可能为其支持的功能提供了多个有针对性的最佳应用程序。但是,如果将这些信息存储在不同的系统中,那么其信息的价值是什么?要开始实施数据管理过程,重要的是要在企业内的所有应用程序中调整数据模型,以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显著改善企业内部的决策。但是,源数据清理和排列是第一个关键步骤,人们对此不应低估。

(2)实施数据管理流程

在排好了数据模型之后,保持其组织性很重要。企业建立一个流程或系统来维护源事务和主数据。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型,并随时增强现有分析。由于糟糕的数据管理实践,很容易让人对数据分析或技术部署丧失信心。

(3)进行可视化计数

设置数据可视化时,请牢记最终目标。企业确保自己对仪表板的行为变化有充分的了解,并确保自己已与其关键业务利益相关者进行合作。例如,在设施管理中,数据可以成为预测性维护中的游戏改变者。在行业中,了解维护事件的主要指标以及通过大量数据输入可视化数据,可以帮助维护团队主动改进维护流程,从而延长机器或物理资产的使用寿命。相关人员需要考虑数据可视化如何为其业务带来类似的流程改进。

(4)了解数据所有权在哪里

一旦开始清理数据的过程,将数据模型的各个部分拼凑在一起,就会自然地进行数据所有权问题的对话。作为一个组织,企业需要定期就仪表板的所有权及其所描绘的数据进行对话。其技术同行不拥有这些数据,也没有建立关于数据的指标。当其组织从一个捕获但不真正依赖数据的组织转换为需要主数据和事务数据完全透明的数据时,数据质量和度量标准定义的所有权是增长和流程采用中的关键成功因素。

(5)建立自己的交付引擎

组织可以引入可视化技术,虽然一开始可能并不确切地知道其作用,但一旦采用,管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展,并且请求管道将会快速增长。过早释放这些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入组织之前,需要确保已经构建了引擎,建立一个入口过程,开发了优先级机制,并考虑了所有安全隐患。

(6)授权和培训企业的业务合作伙伴

可视化应该是真正的伙伴关系,IT不应该是唯一主导的事物。企业需要构建自己的自助服务引擎。确定其团队应该在何时运行,并确定与技术团队的合作,以及IT如何提供指导和支持。可以确定最接近流程的人员需求,并在技术团队中以“等待时间”来填补需求。

“大数据”这个词已经引起了很多人的关注,但随着大数据的概念发生波动以适应瞬息万变的市场,人们将在未来几年越来越了解大数据。在企业中,数据提供了有意义且有价值的见解,使人们掌握了能够简化效率、跟踪安全数据,并提高客户满意度的技术决策能力。当正确管理和使用数据时,数据可能是拥有洞察力的关键,这种洞察力可让企业提升新的高度或获得更多的利润。


原文发布时间为:2018-05-22

本文作者:Salumeh Companieh

本文来自云栖社区合作伙伴“企业网D1Net”,了解相关信息可以关注“企业网D1Net”。

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 
相关文章
|
7月前
|
存储 NoSQL 大数据
IDC 中国数字化转型盛典:兴业银行「基于悦数图数据库」的「智能大数据云平台」获奖
近日,2023 第八届 IDC 中国数字化转型年度盛典在北京盛大开幕。会上,IDC 中国为 2023 年度“IDC 中国未来企业大奖”卓越奖获奖企业颁奖。兴业银行凭借「基于悦数图数据库」的「智能大数据云平台」荣获“2023 IDC 中国未来企业大奖——未来数字基础架构领军者”殊荣。
IDC 中国数字化转型盛典:兴业银行「基于悦数图数据库」的「智能大数据云平台」获奖
|
7月前
|
人工智能 监控 Java
Java数字化智慧工地管理云平台源码(人工智能、物联网、大数据)
Java数字化智慧工地管理云平台源码(人工智能、物联网、大数据)
137 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 Cloud Native
【大数据趋势白皮书下载】IDC: 发挥数据智能价值,推动企业数字化创新
IDC认为,从提升企业中长期发展质量、降低综合投入成本的角度出发,大数据技术领域将呈现出两个显著趋势:一体化和融合化。企业应以战略和顶层设计为先导,用体系化的思维全面构建大数据能力架构,避免形成新的数据、业务和能力孤岛。 【下载地址见文末】
【大数据趋势白皮书下载】IDC: 发挥数据智能价值,推动企业数字化创新
|
SQL 消息中间件 运维
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(1)
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(1)
305 0
|
消息中间件 SQL 大数据
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(2)
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(2)
298 0
|
SQL 存储 分布式计算
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(3)
《Apache Flink 案例集(2022版)》——5.数字化转型——工商银行-工商银行实时大数据平台建设历程及展望(3)
188 0
|
SQL 分布式计算 运维
国产自研、安全、高可用——袋鼠云大数据基础平台EasyMR筑基企业数字化转型
俗话说 “基础不牢,地动山摇 “。大数据基础平台什么?是打地基的,是重中之重,地基扎得越深、打得越牢,上面的建筑才能越稳定。可以说,数字化转型的 “万丈高楼” 起于基础平台,具备自主可控的平台建设能力,是真正意义上一切的前提。 袋鼠云今年 7 月最新推出自研大数据基础平台 EasyMR,该产品提供 Hadoop、Hive、Spark、Trino、HBase、Kafka 等组件的自动化安装、中心化管理与集群监控告警功能,完全兼容 Apache 开源生态,支持企业级安全管控,一键开启 LDAP+Kerberos+Ranger 认证权限体系,以及提供一站式运维管理平台。
436 0
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
飞天大数据平台助力轻松筹数字化运营
本文讲述了轻松筹是如何利用阿里云大数据平台搭建低成本的数据中台,实现数据化运营。数据中台支撑了轻松筹丰富的运营活动,通过智能化的手段,为用户和企业创造了价值。
6899 0
|
大数据 人工智能 云计算
带你读《Greenplum:从大数据战略到实现》之二:建立基于大数据的高阶数字化战略
这是一本系统剖析Greenplum开源大数据平台的书籍,也是大数据战略制定与落地的实战型指导书!本书围绕数字原生和云计算、大数据、人工智能驱动的企业数字化转型的核心诉求,从商业和技术实战视角分享了业界领先企业大数据战略的深刻思考,并提供了大数据战略从制定到落地的全面指导。既有高阶数字化战略高度对大数据的解读,又有技术实战角度对使用 Greenplum 大数据和机器学习平台实现大数据战略的实践指南。