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企业接入大数据的思考

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  5年前,阿里巴巴提出数据时代的口号,如今各行各业都在讲大数据,同时也看到很多企业也的的确确在商用大数据,更多的企业则是在准备进行大数据接入。这是一个技术发展发现,也是企业进行转型升级的一个选项。那么不妨在此思考下几个问题:

  公司进行大数据接入的必要性?

 如果接入有什么条件和障碍?

 大数据结合企业实际情况的应用场景在哪?

 是否能产生切实的商业价值,价值点在哪,有多大?

接入的场景

 企业经营的两个核心点就是成本与收益,因此,控制成本,提高收益就是企业管理人员每天都需要时刻思考的两个问题。大数据的运用也是从这两个出发点来接入,节约人力、时间成本,提高人、物的效率、提高产品的质量。

设备监控

  5G技术应用开始准备进入人们的生活;人工智能也已在各个行业中具体应用了;机器人智能制造更是如雨后春笋般在各个企业竞相使用和推广。所有这些设备都有两个核心部件——控制芯片和传感器,两者时刻在产生大量的数据并传输到系统中,系统运用这些数据来判断设备是否正常运转、何时需要维护和维修、哪个部件出现瑕疵需要替换、在生产的高峰和低谷间如何配置设备的调用到设备生产产品的精度以及判断产品品质等等,都需要大量的数据来综合分析其结果并反馈出来。因此,设备监控是目前接入大数据的一个非常广泛的场景,它实现了人力所无法达到的高效和准确。

生产控制

  在制造企业中,无论是人工环节还是机器智能操作环节,如何保证每个节点零部件高质量地整合恰到好处是保证良品的关键,越精细化的产品越是需要精度控制。如何去发现人员的最佳操作步骤和时间,机器在什么参数设定下是能达到最好的精度等等是需要大量的实际数据来验证反复确认的。这个过程中如果按以往的经验来肯定需要耗费更多的人力物力来验证,而且细致化到多好也有可能因人而异,但数字却可以做到经验达不到的准确值。想想看0.010.0001这是一目了然的。

市场导向

  企业生产的产品客户在哪?终端受众有什么样的明显的特征?客户区域是否有明显的区域分布,原因是什么?如此种种问题,如果凭借市场人员对行业的洞察和在市场中行走的感知,当然会有正面的反馈,如果在此基础上调用企业过往的真实数据和当前正在进行的数据运用大数据分析工具加以数字化,一方面可以对市场感知和判断做一个确认,另一方面数据可以在不同的角度进行比对分析,从而发现一些人员感知不到或被忽略的角度。数据和分析是对人员能力的再补充,而不是替代,而且数据越充分,补充问题的角度越全面。这是数字时代带来的红利。

销售分析

  销售人员的能力区间分布,对于调度人员配置可以起到最大化使用人力的效果。此外,商品的定价策略、商品销售时间分布、客户特征分布等等,如果能够从销售过程中获取到足够的数据信息,通过大数据的分析可以非常快速地确定如上的分布态势。而数据反馈出来的结果又正向提升销售人员、渠道的营销能力,从而实现销售、数据的正向循环作用。这也是目前大多数互联网平台和电商平台正在做而且做得非常好的地方,线下的一些非数字化运营的门店、企业在这方面相对网络数字销售就存在了精准上的落差。这就犹如全面轰炸和精确打击,不仅在成本上相差甚大,而且在结果收获上也一样出现很大差异。

仓储物流

  在销售订单集中的地方配置仓库,在销量高的品类上提高库存。目前甚至存在移动销售车,即根据销售数据分析结果指示在某个时段某个区域集中下单的情况,将这些订单商品预先配置到物流车上,订单一旦下达即可直到销售车上进行配送。这在以往销售存储、运输环节中认为不可能的事,却在生鲜、果蔬等行业中开始了尝试。尤其在餐饮、食品高频次消费的行业显得尤为明显,它即减小了仓储调度的时间,而且还减小了存储调度成本,快速送达也提升了客户体验。如此种种便利甚至形成了难得的行业技术壁垒,大数据这个工具带给企业、个人实实在在可触可感的改变。

接入的方式

 大数据是项技术方案,跟传统的业务、管理软件类似,需要通过IT信息开发、部署、应用维护才能产生作用和效益。随着信息化的分工,市场上也有各种大数据公司,分别提供数据源接入、接口接入、存储管理和应用维护管理等各项服务,有的设备厂商也有提供一体化的解决方案,比如语音识别的科大讯飞提供语音接入方案,视频的海康、大华提供视频接入方案、ABB也有设备感知方案等等。面对五花八门的大数据方案,企业接入一般有4中方式。

从数据源到数据运用的一体化接入

  正如上面提到的设备厂家提供的一体化解决方案,这是一种最快捷、省事的方案,但也是成本最高的方案。好处是基本无需IT开发系统,购买设备即可同时按需接入数据方案,后续技术支持、方案维护等较为头痛的问题,有厂家对接和服务。不足的地方则是设备到系统作为接入方只有使用能力,而无法形成企业自身的技术积累。同时,因为是从数据源到数据分析应用结果都是由集成方案商提供通用型方案,无法满足一些特定场景的需求。

第三方接口接入

  接口接入的方式是有第三方提供接口,数据采集、清洗、存储和应用均有企业自己处理。接口的开发因为涉及到IT团队的培养、管理成本,往往可以将单独的接**由第三方的软件专业企业来进行开发,这里面不涉及数据安全、存储和应用结果泄露的问题,同时又可以提高接入效率和成本,是一个不错的选择。正如自来水厂不一定要自己生产水管、安装水管,只要水管符合标准即可有专业公司协助完成。大数据接入同样可以如此操作,很多通用的接口标准完全可以引入第三方的接口来达成目标。甚至可以讲数据清洗的业务也可以以接口服务的方式由其他公司开发,自己封装调用即可。

分析接入

  数据的分析设计到业务逻辑,有时包括商业方案。此时如果把分析工作外包可能不是一个很好的选择。但如果是一些通用型的分析工作,外面的企业也有非常成熟且成功的方案,对此把分析工作以第三方接入的方式也不失一个不错的选择,尤其是一些专业性非常强的分析,不如图像识别、图文转换、音频分析等等, 如果是单纯地自己开发团队来开发,这个成本和效率是有可能比外购要高的多。

应用接入

  数据应用分为两个层面:展现和反馈。大数据接入是要输出结果的,这个结果既要全面且直观,还要简单易懂,更有权限控制的需要。因此,如果是大数据已经做到了分析层面,如何呈现出安全、满意的结果也是企业接入大数据需要考虑的问题。其次,结果还需要做到如何应用到企业的改进,转换成企业效益。比如设备电池告警、油料提醒、超标提示以及维护警示等等。反馈的方式有邮件、短信息、设备告警,目的是要到相关人员那。这些功能也有成熟的技术和产品,可以由第三方引入,也可企业自身开发。对于呈现结果,甚至可以做到可配置展现因素,极大地方便了企业的应用。

大数据问题

 ◆数据够不够“大”

  生产设备、生产过程、人员管理、运营、仓储物流到财务整个企业日常的每个环节都在不停地产生数据,这些数据需要管理、分析和合理化计算会产生一些期望的结果。大数据是数据从采集、清洗、分析到应用的一体化技术,技术本身与生产机器类似有成本,只是这个成本是较为隐性的,比如学习成本、应用成本和转化成本。那么企业要接入这项技术,首先它的必要性是什么。大数据顾名思义,首先是数据量够大,而且是与日俱增,如果企业本身的数据并不大(小于TB级),增量也不够大,那么这种接入就比较鸡肋。接入能一定程度改进流程、精细化管理,但运用成本高,投入产出比并不会太理想。而且对于轻量级的数据分析和应用,有低成本的工具和系统可以完全胜任,如office办公和BPM(业务流程管理)即可达成效果,此时的大数据就有点高射炮打蚊子,费力而不讨好。

维护运营成本与效益

  打造一套符合业务规则的大数据工具也许并不太难,但如何将这套系统嵌入到企业日常的运营管理中,并在员工内部实际推行实施,让各个岗位的人员既能认识到这套工具的优势,又能对其中的弊端各抒己见并提出改进这是难点之一。难点之二是一个熟悉工具使用、并能使用最少资源来维护其日常运行、正常输出工具的效益。这两个难点都在人,一套工具和系统的使用,必然要有一个学习、熟悉的过程,让岗位同事放弃之前的工作方式、或者增加新的工作步骤都意味着短期内增加了其工作量。此外,工具的使用,必然使其工作效益更加透明化,或者让工具代替了他部分的工作内容,如此种种必然触动了不同岗位上人员的利益。所以,一套高效、投入大量资源打造或引入的工具只是成功了三分之一,三分之二在于实际落地使用。有鉴于此,接入大数据时一方面要真实地对照各个岗位的工作痛点,由此出发打造用以解决痛点的数据工具;其二是让岗位人员适当参与,既可以提供实际真实的需求,又可以在使用推广是减小阻力。

数据安全

  大数据的核心是数据,数据来源与企业的日常设备、人员、生产、业务流程甚至财务的日常运行。其中有些数据甚为敏感不便于外人知,比如技术壁垒、生产规格和财务账目等等。而这些数据都要经过工具存储到数据系统中,并对系统根据各项指标要素进行分析。那首先是这个存储系统是否安全,数据是否存在丢失、泄露的风险;其次接入数据有对外对内接口,这些接口是否足够安全,是否容易被外部调用获取。大数据分析生成的诸如报表、图例、告警和通知推送、阅读权限如何控制?是否存在权限截流的可能?自从企业信息化之后,也许有人从大门到公司每个角落看一遍的后果还不如数据泄露的风险大。因此,企业数据安全是大数据接入考虑的重中之重。如果接入前这些问题不能有很好的解决办法相信很多企业是会持抗拒心理。大数据技术本身具有数据安全的防护特性,只是在实际使用的时候需要技术人员特别关注。

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