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大数据和企业预测解决方案的崛起
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2012-5-18
【摘要】考虑到大数据的三个V,即数量(Volume)、多样性(Variety)和速度 (Velocity),摆在大中型企业面前的挑战是如何释放大数据的潜能并有效地利用它在运行业务中的价值。
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考虑到大数据的三个V,即数量(Volume)、多样性(Variety)和速度 (Velocity),摆在大中型企业面前的挑战是如何释放大数据的潜能并有效地利用它在运行业务中的价值。

在“传统的”数据分析或商业智能BI)中,重点更多地放在对“历史”或存储于数据中过去数据的分析和报表。以大多数企业是如何使用客户关系管理(CRM)或企业资源规划(ERP)应用系统中的数据为例。几乎所有报表的产生都涉及到过去或“历史”的信息。业务的运行基于“历史”或过去的数据就像看着后视镜开车,它是不管用的。

事实上,企业必须实时分析所有可用的信息,对可用的信息运用统计建模技术来提供对未来结果的预测并基于预测的结果采取行动/运行业务,而不是像现在这样地分析历史数据。

因为大数据的特点不仅是指数量(Volume),而且还有速度(Velocity)和多样性(Variety),这对于大数据用于实时分析预测未来并基于这样的分析采取正确的措施非常重要。你认为用因果路径分析社交媒体数据在电信行业预测客户流失或损耗,并改进措施以防止客户的流失/损耗,而不是像现在这样分析“历史”损耗率,呼叫数量或平均反应时间,会如何?真正的价值就在于在来不及之前就利用预测分析以及采取改进措施,而不是仅仅报告历史信息。

像多回归分析这样的技术,加上因素分析、聚类分析和因果路径分析可以用非常有效地利用大数据 — 既然我们有很多变量并在客户层次上对每一种变量多种观察以生成统计上显著的分析差别。

在未来,没有预测分析功能的客户关系管理(CRM)或企业资源规划(ERP)系统是不能完全让公司实时采取预防措施 (而非应对措施) 的。例如,预测客户关系管理(CRM)应用系统不是分析“历史”的损耗率,而是让企业能够识别导致客户摩擦的危机事件,因此可以在客户离去之前采取措施留住他/她。

由于有了预测分析,客户关系管理(CRM)或企业资源规划(ERP)应用程序将不再只是一个“历史”信息的储存器,而是转变成预测知识库基础或驱动商业决策的引擎,展望着未来,而不是回顾/在后视镜里看“历史”信息。

责任编辑:朱莉   
 
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