从传统企业谈大数据的战略意义

当前全球正处在新一轮科技革命和产业变革的关键时期，以大数据为代表的信息技术产业变革，使各个企业在信息技术发展上处于新的起跑线上，如何充分挖掘利用大数据资源，是企业当前面临的重大课题。

数据的战略意义，一方面在于掌握庞大的数据信息。另一方面则在于大数据与产业的结合，对海量数据进行专业化处理，实现数据的“增值”和应用的“价值”。随着资源整合和产业链拓展，大数据应用正在成为新的经济增长点，逐渐在智能家居，智能制造、智慧出行、智慧医疗、互联网金融等应用中找到用武之地。

麦肯锡曾最早称: “数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

具体来说，大数据有如下四个基本特征：

数据体量巨大

百度资料记载每天百度的首页搜索的数据量远远多余1.5PB，如果要打印需要5000亿张A4纸，而资料证明人类发展到今天所有印刷出来的资料也就200多PB。

数据类型多样

现在数量类型不仅仅是文本形式，更多的是图片，视频，音频，地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝大多数。

数据处理快

数据处理遵循１秒定律，可以从各类型数据库中快速获得高价值信息。

价值密度低

以视频为例，一小时视频，在不间断的监控过程中，可能有用数据仅仅只有一两秒。有用数据仅为3600分之一。

于是乎，大数据时代对企业数据可视化也提出两个挑战：

1、可视化大数据

好比企业原来在长江中航行，如今在大海中航行；传统小数据变成传统小数据+现代的大记录；结构化数据变成了结构化化数据+非结构化数据；内存计算和分布式计算取代原有的计算方式。

2、可视化多样性

大数据会造成中央集权模式下统一数据可视化消化不良，势必要下放部分数据可视化制作权限。而企业的管理模式也从金字塔向扁平化转移，更多的中层管理者拥有了用人权、决策权、分配权。越来越多的数据可视化分析由信息部门为中心演变为信息部门和业务部门共同承担。

 

帆软正是基于这样的情况推出商业智能产品FineBI，用于解决业务人员自助分析以及大数据处理的需求。作为数据可视化从业人员，应该达到的目标是让数据创造价值，数据的价值在于数据的利用，这就需要用到数据可视化工具。如果把数据比作石油，那么数FineBI充当的就是开采石油的钻采装备。

目前，很多企业由于生产管理的传统化，没有将数据管理完全纳入到管理体系中。如果企业能正视数据的价值，并在未来做到精细化数据运营管理，投入到实际的生产运营指导中，将会对企业决策产生巨大的指导效益。