數(shù)據(jù)驅(qū)動是一種文化

大數(shù)據(jù)這件事，整體上還是說的多一些，做的稍微少一點。大數(shù)據(jù)可以是荒涼高原上波瀾壯闊的機房，也可以潤物細無聲般融入到日常生活和工作。換句話說，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是一種文化。

在個人層面，很多人對數(shù)字和計算并不敏感，通過經(jīng)驗進行判斷很容易出現(xiàn)偏差，因為所知所感與真實世界之間有很大差別。數(shù)據(jù)驅(qū)動的首要條件是要針對業(yè)務(wù)痛點提出問題，層層深入且具備邏輯推理特性；這之后才是進一步轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題，然后從數(shù)據(jù)角度去建立決策邏輯。如果是可視化、動態(tài)的決策過程，那肯定是有助于提高效率，這也是目前智能化的一個重要目標，更加smart。

在企業(yè)層面，建立數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策機制是數(shù)據(jù)治理的最高境界，對傳統(tǒng)企業(yè)來說任重道遠，能夠發(fā)揮些許數(shù)據(jù)價值已然是最佳實踐了。數(shù)據(jù)治理的好不好，關(guān)鍵還是看用的效果如何。伴隨數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢，數(shù)據(jù)治理的目標對象也將由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)逐步變成以數(shù)據(jù)挖掘為核心的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)化應(yīng)用。換句話說，就是以前圍繞數(shù)據(jù)倉庫或BI系統(tǒng)完成的治理工作，目前可以很順暢的過渡到大數(shù)據(jù)智能化項目了，包括后面要討論的敏捷BI。

企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立一套完整的從數(shù)據(jù)收集、整理、報告到轉(zhuǎn)化成行業(yè)洞見和決策建議的流程，當(dāng)然最重要的是這些洞見和決策建議真正能夠被企業(yè)決策者使用，也就是數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。下面這張圖的每部分都可以展開，不再贅述，可以參考《創(chuàng)造數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)》。后面主要聊的是數(shù)據(jù)驅(qū)動實踐中的一些經(jīng)驗，從敏捷BI角度出發(fā)，討論相關(guān)概念、工具、組織、流程等內(nèi)容。不是完整系統(tǒng)的闡釋，而是有所挑選的呈現(xiàn)。

傳統(tǒng)BI與敏捷BI

商業(yè)智能（BI）描述了一系列的概念和方法，通過應(yīng)用基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定；商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。

傳統(tǒng)BI系統(tǒng)，通常指企業(yè)內(nèi)部大而全的統(tǒng)一報表或分析平臺；多為固定周期性報表，開發(fā)部署流程繁瑣耗時長，主要靠科技部門出工出力。

敏捷BI，極速BI，或者說自助式BI，面向的更多是不具備IT背景的業(yè)務(wù)分析人員，相比之下更靈活且易于使用，而且一定程度上能夠擺脫對IT部門的重度依賴。數(shù)據(jù)分析工作，逐漸向“業(yè)務(wù)主導(dǎo)的自助分析模式”發(fā)展。敏捷BI需要提供便于交互分析的可視化界面，快速響應(yīng)用戶的探索式數(shù)據(jù)分析需求，同時能夠在企業(yè)內(nèi)部分享和查看分析結(jié)果。

工具層面國外以Tableau和微軟的產(chǎn)品最佳，國內(nèi)帆軟也是代表，其對應(yīng)產(chǎn)品系列在功能上均能夠滿足敏捷BI的開發(fā)部署。也以Desktop為例，Tableau的可視化分析更加方便，PowerBI額外支持ER關(guān)系構(gòu)建，FineBI的開發(fā)性能針對各種業(yè)務(wù)情況，可謂各有千秋。對銀行、電信等傳統(tǒng)企業(yè)來說，Tableau更適合一些，因為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)能力能夠支持Tableau充分發(fā)揮可視化分析的優(yōu)勢。對個人來說，PowerBI很厚道的提供了功能夠用的免費版本，且更新速度很快。

BIU與DSU

BIU這個名詞是有的，DSU的概念是我自己瞎掰的。BIU是business intelligence unit， DSU是data science unit。在目前的情況下，這兩個其實是等同的，個人更傾向于數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的建立。

商業(yè)智能是對各項技術(shù)的綜合應(yīng)用，其組織架構(gòu)或者能力要求都包括了業(yè)務(wù)能力和數(shù)據(jù)開發(fā)能力，而數(shù)據(jù)科學(xué)更包括對機器學(xué)習(xí)、人工智能等高階能力的配備。數(shù)據(jù)科學(xué)家的要求在于全能，高精尖，實際很多傳統(tǒng)企業(yè)并不需要這類人才。企業(yè)需要一支能夠快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)科學(xué)團隊，包括業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)開發(fā)人員，湊在一起匹配數(shù)據(jù)科學(xué)家。

這個團隊能夠幫助數(shù)據(jù)部門從成本中心逐漸轉(zhuǎn)化為利潤中心，這不是隨便說說，大數(shù)據(jù)應(yīng)用除了幫助獲得同業(yè)競爭優(yōu)勢，顯然也有直接創(chuàng)造利潤的潛力。看看現(xiàn)在頂尖的Fintech公司，都開始變成Techfin了。

如何建立DSU呢？或者說構(gòu)建DSU的基礎(chǔ)有哪些呢？我認為這個需要業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面的基礎(chǔ)條件，缺一不可。在業(yè)務(wù)關(guān)鍵流程中需要應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘模型以提升能力，并且在主要業(yè)務(wù)條線均存在這種訴求，這就是業(yè)務(wù)上的基礎(chǔ)條件。在技術(shù)上需要積極且堅定不移的探索大數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用，具備能夠?qū)W(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界新成果轉(zhuǎn)化為實踐應(yīng)用價值能力的團隊。

對傳統(tǒng)甲方來說，這個領(lǐng)域的自主可控至關(guān)重要；至少做到一點，那就是甲方人不動，乙方可以隨便更換。我們都是數(shù)據(jù)科學(xué)工程師，致力于將學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域先進成果轉(zhuǎn)化為企業(yè)生產(chǎn)力。探索性的工作中樂趣還是占主導(dǎo)的，但創(chuàng)新任務(wù)多了有時候也會很頭痛，大量操心操力亞歷山大。

套路化的開發(fā)流程

之所以說是套路化，因為是直接從管理辦法里面搬出來的，稍加改動。

首先是數(shù)據(jù)準備與開發(fā)，收集敏捷BI產(chǎn)品開發(fā)需求的相關(guān)企業(yè)內(nèi)部、外數(shù)據(jù)，確定所需數(shù)據(jù)范圍、類型及數(shù)據(jù)量；針對所需企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，執(zhí)行對應(yīng)數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)調(diào)用等規(guī)范流程，完成數(shù)據(jù)采集準備；針對企業(yè)外部數(shù)據(jù)采集，記錄并整理相關(guān)數(shù)據(jù)資源信息，進行集中存儲及管理；建立數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并檢驗數(shù)據(jù)質(zhì)量情況；基于需求目標、數(shù)據(jù)質(zhì)量及技術(shù)限制等情況，選擇敏捷BI產(chǎn)品開發(fā)使用的數(shù)據(jù)集合，并對數(shù)據(jù)進行清理轉(zhuǎn)換，并根據(jù)要求執(zhí)行格式化等操作。

然后是分析挖掘模型孵化與開發(fā)，結(jié)合實際任務(wù)，進行數(shù)據(jù)分析模型或數(shù)據(jù)挖掘模型的孵化；對模型進行開發(fā)，并持續(xù)優(yōu)化以確定模型相關(guān)數(shù)據(jù)、特征、算法及參數(shù)；協(xié)同業(yè)務(wù)需求方共同驗證模型效果，同時在整個敏捷BI產(chǎn)品生命周期內(nèi)對模型進行跟蹤，依據(jù)情況進行調(diào)整。

最后是可視化設(shè)計與開發(fā)，選擇合適的可視化方法對內(nèi)容進行封裝，包括數(shù)據(jù)架構(gòu)、頁面布局以及圖表各種功能設(shè)計；確定可視化需求方案，并完成前端交互開發(fā)及后臺對應(yīng)數(shù)據(jù)開發(fā)；與業(yè)務(wù)需求方溝通，跟蹤反饋情況并對可視化方案進行優(yōu)化。

數(shù)據(jù)之路漫漫

數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)該是一種文化，不同于堅持增長黑客理念的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，許多傳統(tǒng)行業(yè)似乎缺乏對應(yīng)的目標及凝聚力，加上各種各樣的原因，數(shù)據(jù)驅(qū)動文化的構(gòu)建過程異常緩慢。

大數(shù)據(jù)在持續(xù)發(fā)展，君不見3v、4v已經(jīng)發(fā)展到了42個V。對處于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型期的企業(yè)來說，見或不見，數(shù)據(jù)就在那里；做或不做，雖然早晚都會被淘汰，但晚點可能就會鳳凰涅槃了呢。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/fr2851322971/p/6840121.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据驱动是一种文化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。