大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)決策最為重要的參考之一。盡管數(shù)據(jù)源的生成量正以幾何倍數(shù)的速度增加，盡管各行各業(yè)都在標(biāo)榜自己生產(chǎn)了多少有價(jià)值的數(shù)據(jù)，但究竟哪些數(shù)據(jù)可以為企業(yè)所用，如何基于高效的數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，仍是非常具有挑戰(zhàn)性的話題。
對(duì)于以上問題，【W(wǎng)OT2015"互聯(lián)網(wǎng)＋"時(shí)代大數(shù)據(jù)技術(shù)峰會(huì)】特邀講師、GrowingIO創(chuàng)始人張溪夢(mèng)分別基于企業(yè)運(yùn)營(yíng)需求及技術(shù)發(fā)展角度進(jìn)行了分析，下面就讓我們一起學(xué)習(xí)，最新一代的數(shù)據(jù)分析技術(shù)將如何幫助企業(yè)最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)效率。
【W(wǎng)OT2015"互聯(lián)網(wǎng)＋"時(shí)代大數(shù)據(jù)技術(shù)峰會(huì)】特邀嘉賓 張溪夢(mèng)
張溪夢(mèng)，GrowingIO創(chuàng)始人、CEO，前LinkedIn分析部高級(jí)總監(jiān)。美國(guó)Data Science Central評(píng)選其為"世界前十位前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)家"，前LinkedIn美國(guó)商業(yè)分析部高級(jí)總監(jiān)，親手建立了LinkedIn將近90人商業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，支撐了LinkedIn公司所有與營(yíng)收相關(guān)業(yè)務(wù)的高速增長(zhǎng)。 2015年5月，創(chuàng)立新一代網(wǎng)站和移動(dòng)端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)GrowingIO，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自LinkedIn 、eBay 、Coursera、亞信等國(guó)內(nèi)外頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)公司，具有強(qiáng)大的商業(yè)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、企業(yè)軟件研發(fā)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)背景、先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值
現(xiàn)在，幾乎再?zèng)]有人會(huì)質(zhì)疑數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)于企業(yè)運(yùn)營(yíng)和商業(yè)價(jià)值的重要性，工業(yè)4.0都將大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、剖析、安全保障和數(shù)據(jù)價(jià)值的呈現(xiàn)和利用，列為未來三大核心訴求之一。
為什么數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)如此重要？因?yàn)榛谧C據(jù)的決策更可靠。依照數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論，企業(yè)可以快速發(fā)現(xiàn)問題、判斷趨勢(shì)、有效行動(dòng)，從而指導(dǎo)公司未來的發(fā)展方向。
張溪夢(mèng)認(rèn)為，企業(yè)中的每一位員工都應(yīng)該參與到數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的工作中來。數(shù)據(jù)可以直觀的將一些原本無形的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化，從而幫助員工發(fā)現(xiàn)自己的工作與業(yè)務(wù)結(jié)果之間的聯(lián)系，有針對(duì)性的開展工作。
可讓這個(gè)想法落地并不簡(jiǎn)單，因?yàn)檫@不僅僅是收集收據(jù)、定期查看而已。培養(yǎng)專業(yè)人才、在更短的時(shí)間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)、保證處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量和性能、讓合適的人員使用合適的工具……有太多太多困難都在拖慢企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的進(jìn)程。
企業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的90%耗費(fèi)于初級(jí)階段
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)加速創(chuàng)新提供前所未有的機(jī)遇。在快速變化的商業(yè)格局下，企業(yè)是否有迅速做出決策的能力，成為影響未來生存和發(fā)展的關(guān)鍵。
然而現(xiàn)實(shí)往往是殘酷而無奈的。張溪夢(mèng)告訴我們：“去年美國(guó)某研究機(jī)構(gòu)做過一份關(guān)于企業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的調(diào)查，結(jié)果顯示，僅僅是在數(shù)據(jù)收集階段，就要花費(fèi)5個(gè)星期的時(shí)間”。
造成這種局面的關(guān)鍵因素之一，是目前的大數(shù)據(jù)分析需要專業(yè)技術(shù)人員同時(shí)具備編程和數(shù)據(jù)分析兩種能力。張溪夢(mèng)將數(shù)據(jù)分析的流程形象地比喻為將一條被污染的河水變清的過程。我們收集的大量數(shù)據(jù)就像流入源頭的污水，需要人力進(jìn)行各種監(jiān)控，然后放入一個(gè)池子里進(jìn)行沉淀。之后則要開展各種清洗、聚合、再清洗、再消毒，再傳輸?shù)三嫶?、繁雜的工作，這個(gè)過程占用了數(shù)據(jù)工程和分析師幾乎90%的時(shí)間。企業(yè)急需更加先進(jìn)的技術(shù)和更具指導(dǎo)性的方法論，來提升數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的效率。
“自動(dòng)化”是下一代數(shù)據(jù)分析技術(shù)的核心
要想突破目前企業(yè)數(shù)據(jù)分析中的瓶頸，關(guān)鍵要對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析流程進(jìn)行大規(guī)模的簡(jiǎn)化，將人類的智慧集中到最能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的環(huán)節(jié)中。
張夢(mèng)溪認(rèn)為，取代今天這種功能化的數(shù)據(jù)分析的下一代數(shù)據(jù)分析技術(shù)，一定是基于以自動(dòng)化為核心的一套框架。這需要企業(yè)對(duì)沉淀多年的傳統(tǒng)技術(shù)框架進(jìn)行革新。過去，為了應(yīng)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施在計(jì)算、存儲(chǔ)等能力上的缺陷，往往需要將來源不同、類型不同的數(shù)據(jù)制成多維度的各種表格，來達(dá)到減少存儲(chǔ)量的目的，這會(huì)大大拖慢企業(yè)數(shù)據(jù)處理效率。
對(duì)于未來數(shù)據(jù)分析技術(shù)趨勢(shì)，張溪夢(mèng)主要提到以下兩個(gè)方面：
流式處理框架：這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化的核心技術(shù)。流處理的優(yōu)勢(shì)是可以任意數(shù)據(jù)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理能力。
數(shù)據(jù)分析云化：云計(jì)算技術(shù)為企業(yè)IT的基礎(chǔ)設(shè)施帶來革命性的力量。將數(shù)據(jù)分析做成云端的SaaS服務(wù)后，開發(fā)人員將不再需要維護(hù)大量系統(tǒng)和工作流。最重要的一點(diǎn)，我們大幅度的降低數(shù)據(jù)分析埋點(diǎn)才可以詳細(xì)地收集用戶數(shù)據(jù)的這個(gè)巨大的限制，只需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行簡(jiǎn)單的拖拽實(shí)現(xiàn)定制化的數(shù)據(jù)采集規(guī)則。