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天下文化首頁 主題 從管理的角度來看,大數據有何新意?
財經企管

發表日期

2015.04.30
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大數據@工作力
大數據不只是時髦的流行語,本書能為你將大數據轉為大決策,從巨量資料中找到巨量商機!往往我們聽到大數據...
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從管理的角度來看,大數據有何新意?


技術固然教人傷腦筋,更教人傷腦筋的其實是在管理以及人的議題。有些議題到目前幾乎尚無任何解決方案,但有些問題倒是已經露出一線解決的曙光。

其中一項,就是找對的人來處理大數據的問題。人是把這件事做成功的關鍵。雖然解析資料一事向來就需要人來做,一點都不奇怪,但大數據方案所需要的人才,也就是資料科學家,卻截然不同於傳統的資料分析人員。他們解析起資料更加得心應手,更富實驗精神,也更注重解析後得到的產出。

由於大數據的資料、技術,以及人才都與既有的資料分析有些不同,企業必須發展出足以接納大數據的新組織架構。你不能想當然耳認為,大數據只會出現在資訊企業。在大企業裡,大數據團隊可能出現在行銷、財會、產品開發、策略,以及資訊部門。

傳統的資訊管理與資料分析主要是用來支援內部決策,但大數據在這方面有些不同。我同意它們在很多時候確實有這樣的功用,特別是在大企業裡;但資料科學家通常處理的是面對顧客的產品與服務,而非為高階經理人編製內部決策用的報告或簡報。在大數據的新創企業中尤其如此,但在規模更大、更有制度的企業裡也同樣如此。例如,商務社群網站LinkedIn 的共同創辦人暨董事長雷德.霍夫曼(Reid Hoffman),就讓公司的資料科學家組成產品開發小組,而且已發展出諸如「你可能認識的人」、「你可能喜歡的團體」、「你可能感興趣的工作」、「誰看過我個人檔案」等多種產品。奇異則專注於應用大數據改善服務,目前也已透過資料科學,促成服務契約以及工業產品維修間隔的最佳化。谷歌(Google)這家絕對稱得上大數據企業的公司,當然也會交由資料科學家改良其核心搜尋暨廣告服務的演算法則。社群遊戲業者Zynga則指派資料科學家找出適於提供給用戶的遊戲或遊戲相關產品。線上租片業者網飛(Netflix)舉辦眾所周知的網飛大賽(Netflix Prize),獎勵能夠幫該公司提出最適切的租片建議給顧客的資料科學團隊。提供語言考試指導的業者Kaplan,也開始交由資料科學家,提供學生有效學習與準備考試的建議策略。這些企業所推動的大數據計畫,都直接鎖定在產品、服務與顧客上。這樣的狀況對於其他企業推動大數據活動,以及開發新產品的流程與速度來說,當然都有其重要意涵。

假如企業研擬運用大數據的方式確實牽涉到內部決策,那麼依然會需要一些新的管理方式,只不過在實務上目前尚未出現全面的解決方案。其原因在於,大數據的內容不斷在變動。在傳統的決策支援情境中,資料分析人員只要在取得資料集後據以分析,找出模式後,就能把成果提供給決策者參考;但大數據則不然,其資料比較不像靜態的資料集,而是快速持續變動的串流。因此,無論在取樣、分析資料或訴諸行動方面,企業都需要更連續性的手法。

在一些涉及持續監看資料的應用情境中,像是要針對社群媒體的資料做情感分析(sentiment analysis)時,這一點尤其重要。情感分析可協助組織評估,來自各大部落格、推特,以及臉書頁面上,對於該公司各品牌與各產品的正面與負面評論之間,是否均衡。這類監看程式有個潛在問題是,經理人很容易只看到持續產生的分析結果與報告,卻未能據以做出任何決策或採取任何行動。「情感上升了……不,又下降了……哇,又再次回升了!」對於這類持續性監看作業,應該要設置一個流程,像是在資料數值超出特定上下限時,判斷是否需要做出特定決策、採取特定行動。這類資訊可協助判斷出決策的利害關係人、決策的流程,以及必須做決策的標準與時刻。

無論是由社群還是由個人分析資料與做決策,連續不斷的大數據串流,在在都告訴我們,組織必須擬定、設想一些新方法,來運用這樣的資料做決策。假如收集與分析大數據是一件值得投資的事,組織也同樣值得花些心力想想,資料分析所得到的結果,會對決策與行動帶來何種影響。

摘自《大數據@工作力》

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Photo:http://goo.gl/M0l0W3, CC Licensed.

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