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专访Teradata首席分析官:是时候迎接分析的变革了

2015年08月30日 20:51:31 | 作者:孙瑞 | 来源:TechTarget中国

摘要:在TechTarget商务智能网站的“大数据在线图书馆”栏目中,有一本书的受欢迎程度一直居高不下,这就是Bill Franks的《驾驭大数据》。

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高级分析
数据分析变革
Bill Franks

在TechTarget商务智能网站的“大数据[注]在线图书馆”栏目中,有一本书的受欢迎程度一直居高不下,这就是Bill Franks的《驾驭大数据》。作为Teradata公司的首席分析官,Bill Franks在上一本书出版两年多之后,又携新书中文版《数据分析变革》再度来华,与媒体进行了深入的沟通,并讲解了他眼中的大数据在过去几年中究竟发生了哪些“变革”。

Teradata眼中的高级分析

与他的上本书一样,Bill Franks首先解答了到底什么是大数据这一问题。他认为,企业无需纠结于大数据的定义,而要以结果至上。思考如何善用、用好大数据,比如“大数据能够解决什么样业务的问题,大数据能为我们带来什么样的商业价值。”而在这其中,非常重要的一点就是所有数据需要统一管理起来,而不是分开管理。

Bill Franks表示,目前企业里面有很多单独的大数据部门,这些数据都是分散在企业各个不同的系统里面,这些数据也是由不同的人员加以管理。而要迎接大数据分析的变革,企业应该避免过去传统数据管理问题,要把数据都统一集中在一起。因此Teradata提出企业级数据仓库,就是要解决如何能够把这些数据源整合在一起,利用相关的工具、技术和专业服务,帮助客户更多地挖掘数据价值。

作为以企业数据仓库见长的厂商Teradata,在他们看来将数据集中存储起来是基础,但这还远远不够。因此我们看到,在过去几年中,Teradata通过收购、整合,打造了一整套的统一数据架构,希望通过一个统一的平台来帮助客户应对大数据挑战。而这其中非常重要的一环,就是数据分析。Bill Franks表示,Teradata所提出的数据分析与传统意义上的普通分析有所区别,Teradata称其为“高级分析”。所谓高级分析更多地是一种预测性的分析,即对未来会发生情况和趋势做分析。更为关键的是,这种高级分析并不仅限于传统的数据仓库,而是通过一些新的数据源、新的数据来增强数据分析能力。

针对Teradata具体的高级分析战略,可以总结为以下几点:从业务问题出发,而非技术驱动;从探索到运营部署的完整闭环;从前台应用中发现潜在价值,在后台进行评估;整合行业知识和专业分析能力;专注于新数据源和新业务问题。Bill Franks表示,Teradata将帮助客户发现问题并部署大数据系统,帮助客户通过在业务当中实现价值。同时在后台进行跟踪、量化,发现数据价值所在。

除了工具与服务,Bill Franks同样强调了人的重要性。他认为,企业需要能够找到既了解行业知识,又具备专业分析能力的人才。而作为Teradata的首席分析官,Bill Franks表示一名合格的CAO(Chief Analytic Officer)还要有非常好的交流能力,能够来跟内部和外部进行交流和探讨。同时要具备“讲故事”的能力,让复杂的分析过程变成简单易懂的故事。如果数据分析是企业的核心要求(+本站微信networkworldweixin),对于企业发展有战略性的要求,就应该设立这样一个职位。

新书出版,从“驾驭”到“变革”

此次Bill Franks来华的另外一个目的,就是推广自己的新书《数据分析变革(The Analytics Revolution)》。在他的上一本书中,BillFranks从技术角度详细介绍了驾驭大数据的技术、流程和方法。而在新书当中,我们将会看到更多实际的应用案例,包括各行各业的大数据分析场景使得这本书的受众将更为广泛。比如,Bill Franks在当天的沟通会上就为TechTarget记者介绍了一些应用案例,包括零售、物流(传感器数据分析)、强化销售归因分析以及如何将分析与传统的产品相结合等。

Bill Franks新书《数据分析变革:大数据时代精准决策之道》

Bill Franks表示:“我们如今所面对着的数据分析的变革,非常类似于传统的工业革命,即实现大规模的生产。但这并不是说过去的手工作坊不重要了,因为手工作坊还有很多的价值。手工作坊式的方式正是数据的分析所在,也正是我本人整个职业生涯中所从事的多数的工作,都是通过这样一种‘手工定制’的办法,来针对企业具体的问题,来做一些大数据的分析,给他们提供一些定制的解决方案。”

事实上,手动分析或定制化分析有价值,但对于一些小问题如果也这么做,就会花费太多精力。Bill Franks表示,针对高价值的问题,企业就需要有一些定制的或者深层的分析。但是对于那些低价值的问题,就可以来部署一些业务流程进行解决。

“如今,我们只需要在技术里面、业务流程里面,嵌入一些数据分析的解决方案,能够进行自动化地实施,不需要太多的人工参与就能够解决问题。这些就是数据分析将迎来的‘变革’”Bill Franks说。

参考资料

1.大数据:(Big Data),研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 ...详情>>

[责任编辑:软件频道 yu_xiang@cnw.com.cn]

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