大数据时代所需的三大技术

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1、大数据时代企业所需的三大技术作为IT领域的关键词，“大数据”不断被大书特书，对其分析利用也备受关注。另一方面，靠IT技术、现有的组织和人才技能解决不了的难题也渐渐浮出水面。这就需要“分析数据及其与业务相结合的技术”。     本文总结了将数据分析应用到业务中所需的技术，以及怎样在企业中实现有效的信息应用。同时，还列举了日本国内外的先进事例。     三大技术     下面，我们来看一下大数据时代企业所需的技术有哪些？     业务技能     这里的业务技能不是指提高业绩的能力，而是指将业务过程标准化、掌握各个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。     以经营活动为例。通常，将一些促销活动的

2、问卷调查中有望成为真实客户的顾客信息录入CRM(顾客管理系统)系统，销售负责人在此信息的基础上开展营销，顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入CRM系统。接下来，如果顾客购买了产品，在结算系统输入结算信息，如果是货物的话在物流系统输入、生成物流信息。像这样，掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。     此外，哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响等，与其感性估计，不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如，与顾客的年龄、性别相比，从事哪种职业对购买概率的影响更大等。     数学技能(模式化、样本化)     其次是分析数据所需的数学技能。此前，说到分析业务数

3、据的技能的话，都是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识，但以后，通过分析数据研究出业务的规律性，形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种常见手法。例如，理想气体状态方程“PV=nRT”，就是将气体的状态用模式化的公式表现出来。     同样，在业界，也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如，连锁超市可以根据店铺的位置，计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期几等)的客流量和每种商品的销售额，找出规律，就可以做出更适当的调整，也能减少亏损、改善盈利。     IT技术 20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbas

4、is,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender    IT技术也不可或缺。首先，就是与数据库相关的技术。需要分析的数据保存在哪儿、AGE和JOB等数据库中涉及到的项目怎样与实际业务术语相结合等，现在都可以通过IT手段来实现。但是，目前大多数企业面临着业务之间的业务术语不统一、数据库零散不成规模等

5、问题，仍然还有很多要依靠人来解决的东西。     今后，通过IT技术解答公式的能力将越来越重要。例如，假设商品的销售额与顾客年龄的关系，用公式“销售额=a×年龄”来表述，系数a就可以通过IT技术求出。这是非常简单的线性回归问题，数据量小的话就可以用Excel等电子表格软件求出a。此外，也可以用SPSS和R等专业统计分析软件。更复杂的情况，就需要创建一个程序来求系数，拥有此项技术的IT工程师就可以说是珍宝了！     保证人才很重要     介绍了以上三种技术，但遗憾的是，日本企业里并不存在拥有以上全部技术的超人。那么，如何培养拥有这些技术的人才呢？     无论哪一种技术都是很专业的，都不是一

6、朝一夕就能掌握的。但其实，掌握着业务技术的人就在各个业务部门，掌握IT技术的人才就在信息系统部门。     看上去很难的数学知识，对理科系的研究生来说往往并不算什么。物理、化学等领域中，也不乏将自然科学公式化、并研究怎样才能得出精确度更高的公式的人，而这其中有很多有经验的人才，将自然科学应用到业务活动中并非不可能。     将这些人才从各个部门集中到一起，组成进行数据分析的专业小组，不是现在立刻就可以开始做的事情吗？然后，将小组置于经营企划和业务企划等制定企业发展战略的部门，成为支持企业竞争优势的关键力量。     从小事做起     掌握数学知识可能比较难，但应用软件解答课题并不是解答数学难

7、题。大家手边所有的电子表格软件，就能进行简单的回归分析，也有很多更高级的分析软件，可以帮你解决更复杂的问题，这些弥补了数学知识的不足。     实际上，已经有在分析技术上进行投资并获得成功的企业。丹麦VestasWindSystems，是从事风力发电机设计、制造、销售的公司，它将大数据分析运用于业务中，通过持续地、公司全体有组织的工作收获了成功。在组织化的基础上增加持续性，可以更有效地运用分析。