五种能力 敏捷分析 打造感知型企业

霍娜

“在大数据方面，CIO或CTO现在主要面临三方面的问题：第一个问题是还有很多有用的业务数据没有被很好地获取到；第二个问题是数据使用起来的方式还不够灵活和友好；第三个问题是处理数据不一致即数据质量问题导致耗费了大量的时间，其实就是数据的整合、应用和治理。”11月23日，Teradata天睿公司大中华区解决方案总监姜欣在接受《中国信息化周报》记者采访时如是说。已经在Teradata公司工作12年的姜欣，作为数据分析领域的一名老兵向记者娓娓道来他对大数据的看法和公司的最新进展。

五个案例

姜欣先用五个案例向记者展示数据分析领域的进展。

沃尔沃汽车是Teradata多年的老客户，它从2006年开始构建数据平台以来，一直面临的主要问题是其数据分布在30多个系统里，而且当30多个系统都整合到数据仓库之后，沃尔沃发现这里面有内部的数据，比如客户、经销商的数据，以及一些维修、质保、问题诊断等；还有一些外部数据，比如GPS数据、客户查询地点数据等，这些内、外部数据，有结构化数据也有非结构化数据，当它们都一股脑儿涌入的时候，沃尔沃汽车就急需一个弹性、敏捷的平台，来处理所有数据。Teradata提出统一数据架构方案，把所有沃尔沃汽车所需要的数据全部整合起来，全部打通，形成敏捷分析平台。

这样做带来了四方面的收益：第一，沃尔沃汽车建立了全球统一和敏捷的数据驱动的环境，是全球的，而不是某一个分公司的；第二，降低了成本，所有数据装进来之后可以知道能节省哪些成本；第三，在企业内部形成了数据分析的文化；第四，数据整合起来之后，因为很好的开放性、敏捷性，沃尔沃汽车举办了内部数据创客活动，鼓励内部员工基于数据平台做数据产品开发。

第二个案例是美国的网游开发公司SGN如何利用大数据深度感知客户体验。SGN之前开发出很多款游戏产品，它需要知道玩家对某个游戏的体验或感受。不仅仅是哪些人购买了这款游戏，哪些人放弃了这款游戏，而是在玩的过程中，玩家相互之间在沟通什么，比如又买了什么装备，做了哪些动作，这些数据反映了游戏玩家的行为，实时抽取出来之后，感知客户体验，然后把它汇总起来。

以前因为这些数据都是非结构化数据，分析、解析需要八个小时，而现在可以缩短至几分钟。由于实时、深度地感知客户体验，SGN开发游戏的保有率达到75%，即游戏玩家在玩过某款游戏之后，75%的人会继续玩这个游戏。

第三个是罗氏制药通过收集分析临床使用和后期护理数据改进药品研制开发。罗氏制药是欧洲瑞士一家大型制药企业，之前主要针对药品的开发研制过程收集分析数据， IT部门直接进行药的品种、因素分析，但是后来发现在药品的临床使用和后期患者护理过程中，医生、患者、药房甚至供应商的反馈对药品的研发和创新也会提供很多帮助。以前数据平台只有IT的人才能用。但是现在医生、患者等人都能在这个平台上反馈信息，于是罗氏制药基于Teradata解决方案生成了一个药物开发环境的系统平台。该平台是开放的，罗氏制药员工、医生、患者、医药经销商都可以用。罗氏制药在这个平台上采集、整合、分析数据。

第四个案例是FLEX，新加坡的一家工业设计企业，提供从概念设计一直到量产的解决方案。它在全球有几百家客户，面临的问题是，每家供应商都有一套自己的ERP，通过某数据库进行抽取，数据采集分散，因没能将数据整合，导致供应链数据不能精准地提供销售数据。Teradata为FLEX提供实现数据整合的数据分析平台，提供更友好的使用方式，供应链链条上的用户都可以查询物流和供货情况，查询速度显著提高，查询周期明显减少。

第五个案例是北美的老牌电信运营商Verizon通过打造数据分析平台，分析客户的综合感知度。比如在客户电话掉线但客户并没有投诉而是默默承受时，Verizon就会通过各种渠道收集数据分析客户的隐性的体验，整合业务数据和运营数据，建立模型，预先感知客户，自动化决策服务方式，减少客户流失。

五大能力

通过五个案例，Teradata总结出新型感知型企业的五大核心能力，即敏捷平台能力、行为数据分析能力、协同思维模式能力、自助应用能力和智能化自动决策能力。在稳定、有弹性的架构之上搭建敏捷平台，整合分析除了交易数据之外的客户行为数据，IT与业务部门协同协作， 自助式应用数据分析，通过模型和算法实现自动化智能决策，只有具备了这些能力，能够识别、分析、发现、搜索、分享、交互，才能成为感知型企业，并具备很强的竞争力。

如何打造感知型企业，姜欣认为要从三个步骤进行：第一步先把数据融合好，第二步基于高质量的、稳定的数据平台做开放运营，第三步是基于开放运营做新商业模式，实现价值重塑。基于数据驱动打造这三阶段的路线图之后，感知型企业要通过对内、对外两种途径实现数据变现。对内加速、优化企业内部流程，降低成本，推出好产品，提高客户粘度，提升运营效率；对外做出好的数据产品，跨界运营。比如运营商数据去支持旅游、金融、零售等业务，实现新的盈利模式。

在姜欣看来，目前，互联网企业已经在价值重塑这个阶段，电信运营商和银行等处于开放运营阶段，而医疗、制造、零售等行业企业还处于数据和开放运营之间的阶段。

姜欣向记者介绍，Teradata今年推出了一些新的解决方案和新的技术帮助客户转型感知型企业，包括Teradata Everywhere、无边界分析、客户旅程分析，还有敏捷型分析业务咨询服务（RACE）等。

传统分析与敏捷分析结合

姜欣表示，传统的分析模式，一个企业建一个数据仓库平台或大数据平台少则半年，长则两年，周期非常长。可能这个项目实施完之后，市场需求或者业务部门需求全都改变了。敏捷型分析就不同，通过把平台打造得很敏捷，部署很多易用的工具，就可以实现快速迭代，比如在4～8周内就可以快速解决一个业务问题。敏捷分析过程与以往的需求驱动不太一样，是通过数据探索的方式，或者数据实验室的方式，不断挖掘数据中的问题实现快速迭代，加快了释放数据价值的过程。

姜欣认为，企业特别是感知型企业，传统分析方式和敏捷型分析方式应该相互结合且相互促进。比如，电信运营商现在都在讲大数据、超细分、微营销、精服务，但怎么去实现超细分？以前一个细分的模型里可能有十万人都属于一个群体，现在超细分就要确定是要分到个体，还是分到10个人，或是分到1000个人，以及针对这些细分的人群怎样提供后续服务。而这就需要敏捷型分析方式。通过敏捷地分析人群流量、位置轨迹、实时位置的监控数据等，能够帮助客户实现灵活的大数据变现。而这种分析方式也对网络投资优化、安全管理等分析非常關键，能够为客户提供很好的参考。

同时，针对企业需要更加灵活的部署环境的需求，Teradata天睿公司推出Teradata Everywhere，支持在多种公有云、托管云和本地部署环境下部署全球最强海量并行处理（MPP）分析数据库Teradata Database，这些部署环境包括亚马逊AWS、Microsoft Azure、Teradata托管云、VMware虚拟化软件和Teradata IntelliFlex平台等。Teradata Everywhere能够在不同环境间转移工作负载，以应对不断演进的业务需求，支持企业不断变化的部署策略和成本要求。

此外，Teradata还推出无边界分析技术，通过Teradata QueryGrid软件以及Teradata Unity软件，打破过去单一系统、单一技术分析的界限，突破时间、地点以及所需数据和平台所处位置的限制，帮助企业完成数据分析。其无边界分析功能使企业能够轻松管理多系统分析环境，并迁移工作负载，以优化资源利用率，并带来无缝、透明的业务用户体验。它还能实现跨技术分析，使用户能够访问异构化分析处理引擎和数据存储库。对部分企业而言，这意味着从本地部署的系统扩展到云端，而对于其他企业而言，这意味着为云端增加了本地部署系统。