智慧数据的本质

实现有效的智慧数据生命周期管理，依托大数据分析技术及移动互联，最终智慧数据的价值将无处不在、触手可及。

上期与大家憧憬未来，畅想以数据孕育智慧并指导企业活动和人类生活，接下来与大家探讨智慧数据的本质及价值。

数据成为资产已为企业和组织所认可，分析和智能成为主流。从服务数百万商家的淘宝“数据魔方”，到著名的“百度迁徙”，再到大数据分析替代章鱼和熊猫成为巴西世界杯的赛事预测主流，人类越来越广泛地利用着智慧数据。从集成制造智能到企业管理仪表盘，从基础的财务报表到全面绩效管理，从销售分析到预测和对潜在客户的发掘，从P C终端到移动设备，企业运作的流程中也随处交织着数据的智慧。

了解智慧数据的本质

在量子计算机商用之前，0和1的序列还是计算世界的数据主流。这些数据不仅形成在企业运行的计算机管理系统中，互联网和社交网络中更存在着大量的相关数据，而当非0和1的内容转化、协调并纳入数据体系中时，智慧数据的来源就更为广泛和多样。新数据时代智慧数据本质在于以大数据为原力，以分析和挖掘为方法，以客户为中心，建立实时的客户洞察，变被动模式为主动模式，实现数据和决策正循环，驱动智能工厂化和客户体验提升。

智慧数据不仅是对历史数据的统计分析，更应从历史中总结经验、挖掘规律，并应用在实时业务处理和对未来的感知、预测，所以真正从数据中形成智慧，其核心在于深度全面的分析挖掘，推动机器学习和算法模型应用。从实效性看，需应用适当的数据处理、存储和分析方式，区别对待热数据和冷数据、快数据和慢数据。从时效性看，需适当抛弃冗长的数据加工过程，在数据产生的时间和地点进行分析，实时应用于生产及客户触点。从适用性看，不仅服务于企业管理层面，还应服务于生产一线及所有客户交互过程中。

通过高效的数据管理和大数据分析技术，则有可能将分析和智能工厂化，并全面接入业务流程、生产过程及客户交互中，从而快速高效地进行数据和智能的生产，并服务于企业前台营销和服务、中台生产管理及供应链、后台财务管控及产品创新。以客户分析为例，在营销、服务各领域，以实体、代理、B2B/B2C等平台，通过移动、互联网、O2O等技术形成了无数客户触点，或许企业可提供在移动应用上购物的惊喜折扣，但糟糕的售后服务体验所影响的不仅是一个客户一次服务，在社会网络化的环境下，影响可能快速加倍扩展。假设企业能建立统一的客户洞察，综合分析客户对购买和服务的偏好，预测客户可能的行动，在所有的客户触点采取协调一致的响应，或可避免类似情况。

实现智慧数据的管理

智慧数据的应用看起来很美，但必须建立在良好的大数据管理基础之上。很多企业和组织在其数据应用发展过程中都形成了一定程度的“数据孤岛”，导致分析和决策的局限。通过工作流、总线打通孤岛间的业务关联，通过ETL、数据仓库技术实现数据整合和集中分析是通常的选择。

大数据的多样化、多态性和大容量带来了更大挑战，却又缺乏好的工具和方法。唯一可见的出路则是建立混合数据模型，统一管理元数据，理清数据通路，以数量换质量，以速度换效率，并逐渐完善数据管理体系。传统的ITIL、COBIT、CMMI、SIEM等管理规范或也将更新换代，并适应于大数据综合管理。

发掘智慧数据的价值

数据规模爆炸性增长，但数据价值并未同步增加，反而有可能降低。企业期望通过大数据的挖掘和分析支撑企业决策、创新，推进商业模式、运营模式、生产模式和营销模式。

智慧数据的价值来自对无序数据的整理分析所形成的智慧，并应用于决策，将分散的分析和智能统一化形成一致决策则将其价值倍化，将服务于管理的分析和智能拓展至业务流程各层级节点，则将其价值扩大，将管理、绩效相关数据拓展至所有与业务、客户相关的数据则将其价值泛化。总之智慧数据的价值将无处不在，但待你挖掘。