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郑保卫:传统企业大数据应用的数据架构

  【IT168 专稿】2014年4月10日-12日,第五届中国数据库技术大会(DTCC 2014)在北京五洲皇冠国际酒店拉开序幕。在为期三天的会议中,大会将围绕大数据应用、数据架构、数据管理、传统数据库软件等技术领域展开深入探讨,并将邀请一批国内顶尖的技术专家来进行分享。本届大会将在保留数据库软件应用实践这一传统主题的基础上,向大数据、数据结构、数据治理与分析、商业智能等领域进行拓展,以满足于广大从业人士和行业用户的迫切需要。

传统企业实现大数据应用的数据架构
▲点击进入第五届中国数据库技术大会(DTCC 2014)报道专题

  自2010年以来,国内领先的IT专业网站IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区,已经连续举办了四届中国数据库技术大会,每届大会与会规模超千人,大会云集了国内水平最高的数据架构师、数据库管理和运维工程师、数据库开发工程师、研发总监和IT经理等技术人群,是目前国内最受欢迎、人气最高的的数据库技术交流盛会。今年是中国数据库技术大会五周年,大会将继续秉承分享IT非常好的应用实践的宗旨,围绕传统数据库和大数据两条技术主线,在目前IT技术和管理快速的大背景下,更加深入地探讨数据库技术的现状和未来的发展方向,以及我们在这个转型过程中的实践经验和教训。

传统企业实现大数据应用的数据架构
▲EN-CORE高级技术总监 郑保卫

  在4月11日上午的《数据库架构设计和管理》专场演讲中,来自EN-CORE高级技术顾问郑保卫先生,为我们分享了关于《帮助传统企业实现大数据应用的数据架构》的相关话题。

  大数据到底能帮传统企业什么忙?

  通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等,可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。下面,我们来看一下大数据到底能帮传统企业什么忙?

  帮企业了解用户

  大数据通过相关性分析,将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。

  从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。EN-CORE高级技术顾问郑保卫表示,从挖掘的角度来看,他们通过对每天60亿的检索请求数据分析,可以发现检索某一品牌的受众行为特征,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,能更准确地了解目标用户,并推出与调性相匹配的产品。

  通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。

  帮企业锁定资源

  通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准锁定,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据,将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性,就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样,如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

  帮企业规划生产

  大数据不仅改变了数据的组合方式,而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程,不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式,而且能给对组合产生的细节问题,提供相关性的、一对一的解决方案,为企业开展生产提供保障。

  过去的所谓商业智能,往往大多是“事后诸葛亮”,而大数据则让企业可预测未来的走向,帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征,还将大大降低企业的经营风险,能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案,让生产和服务做到有的放矢。

  帮企业做好运营

  过去某一品牌要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊,很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

  帮企业开展服务

  通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等,可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点,“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下,对微小的信息流,企业都必须重视,而客户服务为应对这种情况,也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据,通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等,进而面向社会化用户开展精细化服务,提供更多便利、产生更大价值。

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