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对于大数据如何定义,IT 界早已审美疲劳；对于大数据的方法论,可以探讨的空间则无限大,并将经久不衰.
本报记者 别坤
将数据比做笼罩城市上空的雾霾显然并不合适,然而在尘归尘、土归土、空气归空气之前,迅速膨胀的无用数据确如雾霾般让人迷失其中,深受其害.大数据犹如空气净化器,滤清数据本质.对于这一新工具,有的企业已能运用自如,有的企业还是看得见摸不着.
对于后者而言,大数据的方法论是它们眼下最紧缺的实践依据,这远比争论如何定义这个概念实际、有效得多.在新技术诞生后,最初的方法论通常来自于实验先锋、市场反馈和技术专家.
大数据闭环：实践即生效
互联网是大数据的天然孵化器,大数据在互联网的落地也要比其他行业更快一些.以竞争激烈的网络游戏业为例,大数据是如何落地的,它又如何帮助互联网企业进行业务转型?人人网的应用实践可以给出答案.
近年来,作为人人公司旗下专业的游戏研发和运营平台,人人游戏的数据中心在业务扩张和玩家增长下压力倍增：分散的数据后台和海量报表造成巨大的维护成本,游戏开发和运营人员则难以清晰和及时把握玩家需求变化,无法快速行动.而要想更大程度地利用好用户数据和业务数据,就必须将大数据引入运营和管理,推动后端运营端核心数据平台的转型.
为此,人人网上线了IBM Cognos 商业智能和业务分析平台,IBM Cognos 可视化、灵活性和开放性等特性,有利于人人游戏打造一个更适用自身游戏业务架构、公司特色的商业智能和业务分析平台：将报表分析与业务模型紧密结合,让内部用户在利用数据的同时发现问题和机会,通过扩展的互动模块寻求答案,采取行动,最后将行动结果和绩效通过报表进行反馈,构建了一个完整的大数据分析闭环.
在采访中,人人游戏数据中心运营平台总监王坤表示：“将报表分析平台与游戏业务模型紧密结合是平台设计中的一个亮点,通过Cognos 强大的可视化报表和分析功能,以日、周、月的维度分析基于用户获取、存留和变现的海量数据,增进运营团队对于用户的了解,促进更有效的回访,及时调整运营的策略和推广重点.
“在提供紧密契合公司业务的商业智能平台的同时,我们也积极建设更具互动性的新模型,全面支持游戏开发、产品设计、玩家行为分析、CRM、针对性营销和数据驱动的游戏内货币化优化等能力,帮助更多的产品和业务同事利用数据获得洞察、优化方案、加速进程,推进‘以玩家为中心’的业务模式落地.”王坤告诉记者,这一理念已经得到落地,例如,通过与CRM 系统打通,内部人员能够在监测用户动态的同时直接获取玩家的论文范文,通过回访、主动推广等行动增加玩家黏度.
人人公司高级副总裁、人人游戏负责人何川表示：“人人游戏希望通过领先的大数据分析优化数据管理,让内部用户通过可视化工具更了解玩家,从而准确把握复杂多变的玩家需求、提供更优质的服务.”业务驱动的方法论通过人人网的大数据应用可以看出,数据为互联网企业带来的价值不仅限于直观报表,更是融合不同部门、应对复杂需求、提升业务绩效的资源整合力.不仅是互联网,大数据几乎可以存在于任何一个行业,但能够行动起来、娴熟运用大数据的企业还是少数派.
在由IBM 商业价值研究院和牛津大学赛德商学院共同撰写发表的白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》中,通过对全球95 个国家、26 个行业的1144 名业务人员和IT 专业人士的广泛调研,揭示了企业着手实践 “大数据”的方式,同时也反映了它们利用“大数据”服务自身业务的进展.调查显示,只有25% 的受访者表示自己具备分析高度非结构化数据的能力.
至少,一个趋势已经建立起来——业务与数据的相关性日益密切.IBM 全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠认为,大数据应用在企业中可以实现三方面的目标：“一是有合适的能力和技术,使大数据辅助决策,帮企业解决问题；二是企业的流程可以得到明显优化；第三就是创造新的机会和收入.”
对于如何帮助企业实现大数据的落地,胡世忠表示：“IBM 并非提供单一的大数据产品,而是横跨不同的部门来提供大数据能力,IBM 充分利用IBM 的产品咨询、服务软件,包括服务器、硬件,提供围绕智慧分析的端到端解决方案.IBM 要捕捉和利用高度互联的信息,包括不断变化的行为方式,并从不同的维度、不同的切入点,用不同的方式落地.”
IBM 软件集团新兴市场部大数据中心总监王晓梅坚信大数据必然由业务驱动的方法论：“全球最佳大数据实战经验一定是由业务驱动的,否则仅靠IT 驱动无法向前推进.”
王晓梅同时也介绍了成功的大数据项目通常都是由小到大,而不是大而全.“首先找到一两个切实可行的切入点,然后建立最初的大数据平台,以小到大、以点到面,逐步扩大业务范围.”
IBM 在全球有很多大数据的成功案例,寻找的切入点通常有两种：一种是公司的决策层凌驾于所有业务层面,那就找到支持者,在整个业务层面做一个集成性的大数据平台；第二种是在所有业务部门中寻找一个切实可行的、现在已经有大数据业务场景的业务部门做起始点.
对于争执了太久的大数据如何定义,IT界早已审美疲劳；对于大数据的方法论,可以探讨的空间则无限大,并将经久不衰.
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大数据的3 个阶段
电子科技大学互联网科学中心主任、博士周涛是《大数据时代》一书的中文翻译者,他认为大数据会经历3 个阶段.
1.0 阶段.企业自身业务需求产生大量数据,通过对这些数据的证析优化相关业务,并指导决策；
2.0 阶段.搜集与目标业务直接或间接关联的大量异质数据,建立复杂的分析和预测模型,产生针对目标业务的输出,这一阶段的重点是数据与决策；
3.0 阶段.对数据质量、价值、权益、隐私、安全等产生充分认识, 出台量化措施,数据运营商开始出现,学术团体、政府通过大量数据产品产生科学、社会、经济方面的新价值.
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比照这3 个阶段,我们可以发现在实践大数据的众多企业中,绝大多数停留在1.0 阶段, 很少的企业进入了2.0 阶段,而3.0 阶段,则将意味着大数据时代的真正到来.
周涛指出,实际有两条线在驱动着大数据向前发展.“一条线是开放,数据一定要以共享的心态开放出来,这条线我希望它越来越粗；而另一条线我希望它越来越细,那就是深入地分析,越精深越好.”
（文/ 别坤）
总结：本论文主要论述了数据业务论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
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