任何企业都不是一成不变的。目标在变化,市场在发展,新的商业机会不断出现。五年之后或者两年之后使用数据的方式,或许完全不同于目前的数据使用方式,数据战略必须和企业需求同步发展和变化。使用数据改善决策质量,而且决策基础就是一系列的关键业务问题,企业提出的有些战略问题,可能是一次性的,有些则是围绕着与企业希望持续衡量和监督的问题,这就发现的某些答案可能会引发企业在未来探索全新的问题。因此。数据战略必须围绕新的业务问题持续引进。或者说可以在企业的某个领域开启这样的里程,然后再将其和展到所有可能受益于数据的其它业务领域,例如如果企业正在使用数据优化配送路线,那么符合逻辑的下一步就是使用传感器空间控车辆的磨损情况,并使车辆维护计划自动化一旦建立的数据基础架构就可以相对轻松的把应用程序运用到其他业务领域,但这还需要我们对数据战略进行全面彻底的更新,以确保不会忽略所有可能出现的影响和要求。 设计收集数据的位置来执行分析的系统,如智能手机和其他智能连接设备,通常这里也是最需要根据由数据提取的洞察力采取行动的位置。不像集中式的系统设计,其中所有数据均以原始状态被发送回数据仓库,数据再清理和分析之后才能形成价值。大规模闭路电视安全监控系统,他可能用几千个,甚至几万个摄像头,覆盖一片较大的被监控区,然而摄像头拍摄的99.9%的视频,可能对预期任务没有任何意义,拍到的大量视频,可能都是静止画面,因此在网络上实时流传。送这些数据有什么意义呢?不仅会产生费用,还有可能带来合规负担,如果摄像机可以对图像在被捕捉时进行自动识别并把没有价值的数据自动丢弃或标记为低优先级,从而集中资源释放出来,用以真正有价值的数据。 就会会发现数据本身带来的新商机,这就需要企业对数据战略进行一次重大调整。约翰·迪尔就是一个典型的例子,这家公司发现,通过农业机械收集到的数据有着令人难以置信的价值,这些价值将为传统制造业企业带来一种全新的商业模式和大部分企业一样,他们成功的诀窍就是永远追求新的机会。对于数据来说,最令人兴奋的莫过于事物都是永恒变化的,尽管这种变化对于那些力求以时俱进的企业来说会带来挑战,数据收集和分析技术的发展尤为迅猛,不能根据新发展态势,及时修订数据战略的企业注定会落伍。当然,并不建议企业必须彻底抛弃现有的基础架构,每年搬出一套新花样,相反,企业应该不断考虑新的发展状况,以及这些变化是否会给数据战略带来重大影响,持续变化的技术环境会带来有利的一面,它可以降低基础设施的成本。例如用于存储数据的方案越来越便宜,因此定期审视数据战略,也许可以带来有价值的成本节约。 (金牛微信:Ruby-52014;暗号:币乎。) —- 编译者/作者:金牛 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
数据持续演进调整企业的需求
2020-02-27 金牛 来源:区块链网络
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