啓動大數據項目之前需要問的5個(gè)問題
作者：企業(yè)網 來源：企業(yè)網D1Net 發表時間：2017-5-4
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根據IBM公司的調查報(bào)告，全球每天創造2.5EB字節的數據（即10億千兆字節）。但它并不總是這樣。根據IBM公司的計算(suàn)，世界上(shàng)90％的數據隻是在過去兩年(nián)創建的，而且報(bào)告中顯示，企業(yè)使用數據可以節省數百萬美元，并以前所未有的方式提高(gāo)工(gōng)作效率。 在關于設備性能(néng)，供應商關鍵績效指标（KPI）和庫存水(shuǐ)平的每周報(bào)告之間，更多(duō)的數據可能(néng)是供應鏈管理者最不願意處理的事(shì)情。
然而，每天有更多(duō)的數據不斷湧現：根據IBM公司的調查報(bào)告，全球每天創造2.5EB字節的數據（即10億千兆字節）。但它并不總是這樣。根據IBM公司的計算(suàn)，世界上(shàng)90％的數據隻是在過去兩年(nián)創建的，而且報(bào)告中顯示，企業(yè)使用數據可以節省數百萬美元，并以前所未有的方式提高(gāo)工(gōng)作效率。
當企業(yè)預算(suàn)收緊時，管理人員(yuán)采用大數據以提高(gāo)效率，這并不奇怪。畢竟，許多(duō)公司花費(fèi)十多(duō)年(nián)時間來引進或升級數據處理系統，并采用雲計算(suàn)和/或物(wù)聯網。現在，供應鏈管理者被要求使用這些數據，因此這說起來容易，做起來難。
人們需要認識到(dào)盲目啓動項目所面臨的挑戰，JDA軟件(jiàn)公司實驗室負責人SureshAcharya對于大數據的應用進行了解析。
Acharya說，“沒有什麽是令人望而生(shēng)畏的，有一(yī)個(gè)方法可以做到(dào)這一(yī)點。”他指出，供應鏈管理者在啓動一(yī)個(gè)新項目之前必須問自(zì)己五個(gè)問題：
1.自(zì)己的業(yè)務案例是什麽？
也許當管理人員(yuán)試圖應用數據時，其最大的問題是在頭腦(nǎo)中沒有一(yī)個(gè)能(néng)夠解決的案例。當開(kāi)始一(yī)個(gè)新項目時，供應鏈管理者應該有一(yī)個(gè)特定的業(yè)務問題要解決（比如，庫存過剩），并能(néng)夠量化（減少5％，将節省多(duō)少費(fèi)用）。
“如果你從(cóng)數據中找出需要解決的業(yè)務問題，那麽這真的是本末倒置。”Acharya說。“你想要說的是：這是我想要解決的問題，是我所擁有的數據。那麽是否打算(suàn)收集或者購買和訂閱，以幫助解決這個(gè)問題？”
“所以，需要确保你有一(yī)個(gè)業(yè)務案例，并試圖解決一(yī)個(gè)業(yè)務問題，”他補充說。
2.有正确的數據源嗎(ma)？
考慮到(dào)一(yī)個(gè)大數據項目作為(wèi)一(yī)個(gè)需要解決的問題，而不是一(yī)個(gè)要完成的項目，這可能(néng)會(huì)表明目前可用的數據不是解決這個(gè)問題所需的信息。
“如果要查看(kàn)庫存或缺貨情況，你有庫存的數據嗎(ma)？你有關于銷售點或訂單嗎(ma)？或任何事(shì)情都可能(néng)是數據。你應該對想要解決的業(yè)務問題和擁有的數據源進行調整。”Acharya說。
提出此問題可能(néng)有助于在繼續實施項目之前确定必須收集哪些其他數據。也許需要來自(zì)供應商的附加産品信息，或者來自(zì)零售商的不同銷售點信息。如果合作夥伴不能(néng)提供此信息，則可能(néng)需要一(yī)種新的方法。
3.你的數據是否可用？
與第二個(gè)問題類似，供應鏈管理人員(yuán)必須能(néng)夠考慮如何記錄和存儲可以用來解決其業(yè)務案例的數據。
存在幾種類型的數據，但無論數據是結構化的還(hái)是非結構化的，内生(shēng)的或外生(shēng)的，可以基于數據項目的性質來區分。換句話說，零售商和制造商可以收集各種非結構化數據，例如對産品的客戶評論。但是，每一(yī)方收集，量化，分析數據的方式不同，因此根據他們的業(yè)務案例的需要可能(néng)完全不同。能(néng)夠收集數據集不使它可用；業(yè)務實例的參數決定它是否可用。
“如果你認為(wèi)有很多(duō)數據，但卻沒有真正檢查是否會(huì)增加或幫助解決業(yè)務問題，那麽你需要退一(yī)步并想辦法解決。”Acharya說。
4.算(suàn)法是否存在？
一(yī)旦商業(yè)案例被确定，并且可用數據被判斷為(wèi)相(xiàng)關和有用，企業(yè)必須确保問題可以基于當前可用的算(suàn)法來解決…如果它不能(néng)，最好尋找一(yī)個(gè)更好的解決方案。
“這并不是說隻要有數據，就(jiù)一(yī)定有辦法來幫助你解決它。無論對于學術(shù)界還(hái)是業(yè)界來說，有些問題确實是新的，這些問題尚未得到(dào)解決。”Acharya說。
“可能(néng)有一(yī)種方法來解決它，但這個(gè)具體問題可可能(néng)沒有解決，所以你也需要做好探索算(suàn)法的準備。”他補充說。
5.樣本是什麽？
如果所有上(shàng)述條件(jiàn)都能(néng)滿足，那麽大數據項目是可行的。然而，隻是因為(wèi)可以做到(dào)，并不意味著(zhe)執行者應該急于實施。
“所有這一(yī)切都應該首先在一(yī)個(gè)非常小(xiǎo)的樣本上(shàng)進行測試。”Acharya說，“你想嘗試一(yī)下(xià)小(xiǎo)樣本，然後如果它是可行的，已經解決了問題，那麽可以開(kāi)始擴大規模。“
然而，每天有更多(duō)的數據不斷湧現：根據IBM公司的調查報(bào)告，全球每天創造2.5EB字節的數據（即10億千兆字節）。但它并不總是這樣。根據IBM公司的計算(suàn)，世界上(shàng)90％的數據隻是在過去兩年(nián)創建的，而且報(bào)告中顯示，企業(yè)使用數據可以節省數百萬美元，并以前所未有的方式提高(gāo)工(gōng)作效率。
當企業(yè)預算(suàn)收緊時，管理人員(yuán)采用大數據以提高(gāo)效率，這并不奇怪。畢竟，許多(duō)公司花費(fèi)十多(duō)年(nián)時間來引進或升級數據處理系統，并采用雲計算(suàn)和/或物(wù)聯網。現在，供應鏈管理者被要求使用這些數據，因此這說起來容易，做起來難。
人們需要認識到(dào)盲目啓動項目所面臨的挑戰，JDA軟件(jiàn)公司實驗室負責人SureshAcharya對于大數據的應用進行了解析。
Acharya說，“沒有什麽是令人望而生(shēng)畏的，有一(yī)個(gè)方法可以做到(dào)這一(yī)點。”他指出，供應鏈管理者在啓動一(yī)個(gè)新項目之前必須問自(zì)己五個(gè)問題：
1.自(zì)己的業(yè)務案例是什麽？
也許當管理人員(yuán)試圖應用數據時，其最大的問題是在頭腦(nǎo)中沒有一(yī)個(gè)能(néng)夠解決的案例。當開(kāi)始一(yī)個(gè)新項目時，供應鏈管理者應該有一(yī)個(gè)特定的業(yè)務問題要解決（比如，庫存過剩），并能(néng)夠量化（減少5％，将節省多(duō)少費(fèi)用）。
“如果你從(cóng)數據中找出需要解決的業(yè)務問題，那麽這真的是本末倒置。”Acharya說。“你想要說的是：這是我想要解決的問題，是我所擁有的數據。那麽是否打算(suàn)收集或者購買和訂閱，以幫助解決這個(gè)問題？”
“所以，需要确保你有一(yī)個(gè)業(yè)務案例，并試圖解決一(yī)個(gè)業(yè)務問題，”他補充說。
2.有正确的數據源嗎(ma)？
考慮到(dào)一(yī)個(gè)大數據項目作為(wèi)一(yī)個(gè)需要解決的問題，而不是一(yī)個(gè)要完成的項目，這可能(néng)會(huì)表明目前可用的數據不是解決這個(gè)問題所需的信息。
“如果要查看(kàn)庫存或缺貨情況，你有庫存的數據嗎(ma)？你有關于銷售點或訂單嗎(ma)？或任何事(shì)情都可能(néng)是數據。你應該對想要解決的業(yè)務問題和擁有的數據源進行調整。”Acharya說。
提出此問題可能(néng)有助于在繼續實施項目之前确定必須收集哪些其他數據。也許需要來自(zì)供應商的附加産品信息，或者來自(zì)零售商的不同銷售點信息。如果合作夥伴不能(néng)提供此信息，則可能(néng)需要一(yī)種新的方法。
3.你的數據是否可用？
與第二個(gè)問題類似，供應鏈管理人員(yuán)必須能(néng)夠考慮如何記錄和存儲可以用來解決其業(yè)務案例的數據。
存在幾種類型的數據，但無論數據是結構化的還(hái)是非結構化的，内生(shēng)的或外生(shēng)的，可以基于數據項目的性質來區分。換句話說，零售商和制造商可以收集各種非結構化數據，例如對産品的客戶評論。但是，每一(yī)方收集，量化，分析數據的方式不同，因此根據他們的業(yè)務案例的需要可能(néng)完全不同。能(néng)夠收集數據集不使它可用；業(yè)務實例的參數決定它是否可用。
“如果你認為(wèi)有很多(duō)數據，但卻沒有真正檢查是否會(huì)增加或幫助解決業(yè)務問題，那麽你需要退一(yī)步并想辦法解決。”Acharya說。
4.算(suàn)法是否存在？
一(yī)旦商業(yè)案例被确定，并且可用數據被判斷為(wèi)相(xiàng)關和有用，企業(yè)必須确保問題可以基于當前可用的算(suàn)法來解決…如果它不能(néng)，最好尋找一(yī)個(gè)更好的解決方案。
“這并不是說隻要有數據，就(jiù)一(yī)定有辦法來幫助你解決它。無論對于學術(shù)界還(hái)是業(yè)界來說，有些問題确實是新的，這些問題尚未得到(dào)解決。”Acharya說。
“可能(néng)有一(yī)種方法來解決它，但這個(gè)具體問題可可能(néng)沒有解決，所以你也需要做好探索算(suàn)法的準備。”他補充說。
5.樣本是什麽？
如果所有上(shàng)述條件(jiàn)都能(néng)滿足，那麽大數據項目是可行的。然而，隻是因為(wèi)可以做到(dào)，并不意味著(zhe)執行者應該急于實施。
“所有這一(yī)切都應該首先在一(yī)個(gè)非常小(xiǎo)的樣本上(shàng)進行測試。”Acharya說，“你想嘗試一(yī)下(xià)小(xiǎo)樣本，然後如果它是可行的，已經解決了問題，那麽可以開(kāi)始擴大規模。“
就(jiù)像生(shēng)産運行需要原型和樣本一(yī)樣，大數據項目需要一(yī)個(gè)測試研究來确定可行性。在理想情況下(xià)，這樣的項目将創建可操作的結果，但是如果算(suàn)法或實施方法有問題，結果可能(néng)獲得錯(cuò)誤的解決方案。對于人們來說，不能(néng)實施項目總比錯(cuò)誤實施項目要好。
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