大数据应用的五个典型应用场景

2013-04-15 17:33:40  来源:中国计算机报

  “数据将成为一种战略性原料,每一个企业、科研团队和政府,都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。”电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据,对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球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,IBM发现,大多数企业都已经认识到‘大数据’改善决策流程和业务成效的潜能,但他们却不知道该如何入手。

  的确,在主动或被动迎接大数据时代之时,企业管理人员迫切需要在实干之前,明确很多问题的答案:3V之外大数据还具备何种属性?什么是大数据解决之道的要素?大数据实施是否有章可循?……

  以《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子,IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上,以“智慧的分析洞察”为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践,形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。

  IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠

  明确发力点

  在大数据和分析领域,IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示:“数据构成了智慧地球的三大元素:物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent),而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式,带来‘大数据’这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者,IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的 IT模式;助力企业进行基于这场信息革命的业务转型,获取竞争机遇和不可估量的商业价值。”

  要实现这一愿景,有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研,并共同撰写发布了《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书。

  在该白皮书中,现阶段企业对大数据的观点得到全方位体现,它们着手实践大数据的方式被完整揭示,而它们在利用大数据获取商业价值增长方面的进展也被一一披露。

  基于翔实的广泛调研,IBM得出了数个颇具参考价值的结论:未明确大数据的定义是企业混淆大数据的最主要原因;企业对大数据的采用还处于初级阶段(大多数企业目前主要是理解概念(24%)或者定义与大数据相关的路线图(47%));以客户为中心是大数据的首要任务成为共识;内部数据是企业内大数据的主要来源但大量未开发的价值隐含在内部系统中;不确定性以及技能的缺失使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用;缺乏先进的分析技能是从大数据中获得最大价值的主要障碍。

  德华安顾人寿董办主任王洪涛现身说法。长期耕耘于保险行业的他表示,大数据在保险行业的潜力巨大:保险行业使用大数据,现在还大多停留在“集约使用”阶段;保险公司拥有丰富的客户数据、交易数据和接触数据,但数据量的积累,往往导致“数据坟墓”"现象的发生;保险行业没有广泛培养出大数据智慧应用的意识和能力。他认为,保险行业利用大数据,一要集约地用,二要智慧地用。后者指的是利用数据挖掘,发现保险行业内的新知识,在这方面,保险行业仍然处于开拓期。

  为了进一步明确大数据定义,IBM首先完善了大数据的新属性:Veracity(真实性)。IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化服务大中华区总经理段仰圣表示:“真实性是当前企业亟需考虑的重要维度,将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量,从而创造更高价值。”

  针对企业使用大数据的现状,IBM给出了五项关键建议,以期鼓励企业入手大数据:以客户为中心推动初始举措;制订整个企业的大数据蓝图;从现有数据开始,实现近期目标;根据业务优先级逐步建立分析能力;基于可衡量的指标制定业务投资回报分析。

  使能“智慧应用”

  “2010年开始,我在阳光保险集团主持建成了数据挖掘系统,这在保险行业是第一家。利用该系统,我们开展了许多保险大数据智慧应用的项目,获得了一些成果,并且培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。”王洪涛是大数据最早的一批弄潮儿,他最看重的就是对大数据的“智慧使用”:“没有大数据的 ‘集约使用’,大数据的‘智慧使用’没有数据基础。而现阶段保险行业大数据在‘集约使用’之后,如果没有‘智慧使用’来指导,其副作用很大。”

  他举了一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子:“淘宝现有一种运费保险,即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担,如果买家购买了运费保险,退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重,直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗?王洪涛的答案是No。他给出了避免陷入这种窘境的方法:“我为运费险做过一套大数据智慧应用的解决方案。因为退货发生的概率,跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系,所以,使用以上种种数据,应用数据挖掘的方法,建立退货发生的概率模型,植入系统就可以在每一笔交易发生的时候,给出不同的保险费率,使保险费的收取,与退货发生的概率相匹配,这样运费险就不会亏损了。在此基础上,保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”

  由严重亏损到成本控制得当并获取客户,靠的就是通过分析,挖掘大数据所提供的价值,吸引客户。这与IBM的大数据价值体系所倡导的“英雄所见略同”。

责任编辑: 川夏
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