書籍若有教學輔助配件,僅提供採用老師教學使用,是非賣品,不販售,亦無法提供一般讀者。 〈商業智慧與大數據分析〉一書撰寫的目的,是希望能讓商管學院的學生了解以數據分析企業經營績效的趨勢。在歐洲與美國,數據分析已經是很普遍的企業管理方法,在亞馬遜網站上亦可以搜尋到多本相關的書籍。 1.大數據時代資料應如何儲存。 ◎ 何靖遠 博士 Chapter 1 Chapter 1 大數據時代的商業智慧簡介
其實從思想的角度,它們的概念是可以統一的,都遵循數據>資訊>知識>智慧的脈絡。可是在企業戰略上,應該選擇大數據,還是BI呢?我們一起探討兩者的區別。 BI和大數據的性質不同。 BI是企業數據化管理的一整套方案,解決的是運營管理的戰略問題,看中全局性。 大數據則是側重某一類問題的方法,例如看清楚顧客畫像、特別像是網路上眾多資訊的非結構海量數據分析。兩者的應用場景不同。 兩者的數據來源比較BI系統數據來源,通常具結構化、非即時性、範圍相對小的行業數據。 而大數據分析除了關注結構化數據,更傾向去對Web、社交網路、RFID傳感器等非結構化海量數據進行分析,因此企業使用大數據分析,是對BI的一個更好補充。 論精準度而言,BI更加精準,或許我們也很難去比較,因為通常兩者的應用場景不同。 現在BI系統在數據蒐集方面越來越成熟,數據集成平臺會幫助企業實現數據的流通和交互使用,在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。 從思考方式去比較大數據與BI是社會發展不同階段的產物。大數據相對於傳統BI,不僅是更加分的關系,在思想、工具和人員也進行了變革,兩者有著強烈關聯。 BI更傾向於決策,對事實描述更多是基於群體共性,幫助決策者掌握巨集觀統計趨勢,適合經營運營指標支撐類問題。 大數據則內涵更廣,傾向於刻畫個體,更多的在於個性化的決策。 兩者發展方向不同BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換,對於企業來說,BI不僅是IT項目,更是一種管理和思維的方式,從技術部署到業務的流程規劃,運用報表在短時間掌握全局,順應時勢潮流 快、狠、準調整策略,進而幫助公司提高運營能力。 大數據現階段更多關注在非結構化數據,不同的數據分析工具的出現和行內的應用範圍不斷的加大,對於大數據應用來說,怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。 |