企业大数据的挑衅和应对

好的人工智能离不开数据，数据是企业的核心资产，许多企业都有大量的数据，其中做得好的是互联网原生企业，它们本身拥稀有据，本身拥有分析能力的企业，比如阿里、腾讯，它们有大量的数据，可以赓续地做分析，做得相对比较成熟。另外也有一类公司，它们是属于第三方，虽然本身不拥稀有据，但是会和许多数据提供商或企业合作，以提供数据产品为生。然而最常见的一类企业，是所谓的传统企业或实体经济企业，他们拥稀有据，但是主业又和数据不相干，比如银行、制造业北京发光字制作，这类企业面临着怎么样从营业驱动数据的过程转为数据启动营业，大家如今也都在往这个方向走。

数据数字化的过程，现实上就是数据价值释放过程。像腾讯、阿里这些企业有大量的数据，但是把这些数据真正的价值能够表现出来现实上是很大、很复杂的过程。在数字化转型开始之后，大家开始做数据的集中，建立了大数据平台，把数据放到一路去，但是如今还不够，下一步释放数据要到治理阶段，提供数据标准化、资产化，真正让数据发挥更大的作用，能够做到数据驱动营业。

如今的挑衅有四个方面：

一是数据应用困难。我有一大堆数据，很难把它真正运用起来，很难和我的场景结合起来；

二是数据质量低下。一大堆数据，也不知道这个数据可靠不可靠，统一个客户一大堆名字，不同的地址，如何行使这些数据；

三是数据人才不足。真正的大数据人才都集中在一些特别很是专业的公司里面，真正到企业里的没有几小我；

四是数据难以整合。怎么把分散的数据很好的整合在一路SEO公司，而且能够延续的使用，整合不是一次就完了，一次也整合不了。

我认为要真正把数据的价值发挥出来的核心就是要做数据治理，数据治理是让数据价值得到表现，能够真正发挥数据作用河北人事考试网站，不把数据治理的题目解决，企业很难再往前进一步。

那么到底怎么做？照旧回到最基本的东西，我们先要有战略，根据公司的营业战略，要制订一个数据的战略，制订数据战略的核心照旧团队，要有一个专门做数据的团队，在一个大的公司里肯定是跨部门的团队，有了这个团队然后针对数据公司的营业战略来制订公司的数据战略，制订目标，制订计划。然后在这个数据战略的基础上制订你的项目治理、数据治理的策略，最后把数据治理作为一个公司级的立项来做，真正有预算，有人来做。我想这个真正实施起来确实也是挑衅，所以后面给大家提一些方法，思路。

根据实践，我们觉得比较实际的方法就是用场景拉动建立数据治理系统，现实上是夙昔端开始，由你的场景驱动，例如贩卖，从客户流失分析开始，根据必要来梳理数据，在梳理出数据来源之后，开始建立相干的数据治理结构。然后根据这一个场景来预警数据，最后再在上面叠加不同的场景。这是我们觉得比较实际、经济、有用的做法，当然我们也有肯定的工具辅助。

大数据织网，它现实上就是基于数据治理做的数据假造化，来实现数据的使用、治理，最后集成一整套连贯的系统，它能让你快速的使用这些分散的数据，在这个过程中渐渐的完美数据管理系统，治理系统。这是一种比较新的解决方案，针对企业数据使用数据难的题目的解决方案。

基于这个新的概念，我们做了一个解决方案，这也是基于数据假造化，把数据治理的不同要素引入到数据平台里面去，夙昔端的需求到不同类型的数据源，现实上通过假造化的技术处理，用缓存来存储一些常用的数据场景，能够快速的从不同环节得到数据，同时从后端现有的结构数据库或者非结构数据库里直接获取数据，而且这个速度可以特别很是快。

有了这之后，最后就是智能化的运营，数据变现，最终大数据的变现就在人工智能上，其实如今人工智能发展得很好，但是我觉得后面的整个数据的治理、管理、应用还没有跟上，我盼望这些搞数据的人能够把这个正视起来，发现更好地解决方案，真正让所有的数据最终都能变现。

文章来源： 首席数字官，作者： 赵博智；

编者：云朵匠 | 上至品APP(微信ID：)

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