13位CEO、CTO总结大数据实践:13个真实世界的问题

13位CEO、CTO总结大数据实践:13个真实世界的问题

我们采访了13位高管级别的大数据从业者,他们就各自公司正在进行的工作,还有如今大数据对自己生活的影响进行了回答。

受访者包括:
Dr. Greg Curtin,Civic Resource Group的CEO兼创始人;
Mikko Jarva,Comptel Intelligent Data的CTO;
Matt Pfeil,DataStax的CCO兼联合创始人;
Dan Potter,Datawatch的CMO;
Gena Rotstein,Dexterity Ventures, Inc.的CEO兼创始人;
Puneet Pandit,Glassbeam的创始人兼CEO;
Philip Rathle,Neo Technology, Inc.的产品VP;
Guy Kol,NRGene的创始人兼研发VP;
Hari Sankar,Oracle的产品管理VP;
Ray Kingman,Semcasting的CEO;
Scott Sundvor,6SensorLabs的CTO;
Vikram Gaitonde,Solix Technologies的产品VP;
Paul Kent,SAS的大数据SVP;
Margaret Roth,Yet Analytics的联合创始人兼CMO。
下面是他们的回答节选:
1、我们从缩小定性与定量间的差距开始。为了获得体验数据,我们为硬件和软件搭建了不同的系统:记录某人的位置、他们的同伴、他们在做什么,还有下一步的打算。通过评估数据来源,我们得以预测客户的所需与所求,从而为他们提供更佳的用户体验。
2、我们已经在使用大数据来提升LA运输系统了,还有实施San Diego的WaterSmart Target项目,将Santa Monica打造成一个智能化城市,还有将Mission Viejo的政府电子化。
3、这是一个迭代进程。通过确定水稻基因组和小麦基因组的序列,我们打开了解决阻碍繁殖工作进展问题的巨大机遇。我们可以快速有效地改善非洲还有印度的农作物产量。过去的十年中,一支团队一直在研究小麦的基因排序,花费了高达5千万美元的资金,却仅完成了研究工作的17分之一。我们用12GB缺乏映射的基因数据,花费仅50万美元进行技术改造,再花费大约100万美元,一年之内就能完成这项工作。
4、我们管理慈善机构的方式需要进行巨大的改变。我们尚未解决的一些问题在经济上的花费如何?大数据正在提高效率与性能。
5、最主要的进展表现在医疗保健与医院方面。通过远程监控医院的病人,从作出反应转变为预防或积极处理,这样就提高了康复率,并让我们在问题发生前就将它解决掉。
6、这只是开始,大数据正好遇到一个拐点,每台设备(汽车、家电、智能手机和互联网)都有2500万到5000万个读数。收集到设备信息之后,分析师会将大数据的价值进行略微提高。例如,Home Depot公司可以更好地管理商店存货,同时积极联系终端用户,通知他们该采取行动了(比如该换过滤器、购买更多电灯泡、让空调系统开启服务了)。大数据让需求成为可预测的信息。
7、物联网分析是大数据的杀手级应用。对相关制造商来说,要想积极主动挖掘M2M数据流,支持分析是关键的。我们可以在预定的时间将设备离线来进行预防性维护,与计划外的紧急情况造成的等待相比,这样并不会对工作流造成负面影响。
8、Telco space上的客户项目正在致力于利用所产生的数据来更好地理解客户,需要在客户生命周期管理中,找出创造价值的机会,并用积极、可预期的方式维护设备、网络与科技。使用预防性维护来预测设备与网络故障,并确认问题根源。识别数据存储与报告方面的用例,目前的需求是将数据保存10年。敏捷存储与访问数据能够帮助大家满足这些需求。目前尚未用到预期分析,不过它们会让telcos化被动为主动。
9、两个例子:
1)知识产权型科技公司的客户很注重文档保护,由于存储的信息量,找到问题根源并且在公司内部找到正在试图下载受保护财产的那个人需要好几个月的时间。使用Solix的公司可以构建一个控制面板,在几分钟内提供相关信息,找到试图下载文件的人,拒绝他们的访问并让他们离开公司。因此公司的最终预测结果是:有人将会离开公司。这是在现实世界分析大数据所带来的一个意想不到的结果,很有用。
2)主流航空公司的头等舱有一位乘客在飞机还没离开登机门之前就在twitter上抱怨食物太差,而他在twitter拥有大量粉丝,此人的一名粉丝正是该航空公司的地勤人员,他就能给飞机的乘务组人员发送一条信息,让他们为这名乘客提供出色的用户体验服务,这名乘客在着陆后发twitter称赞航空公司的出色服务。该航空公司现在还有一个实时的社交媒体监控面板,查看大家发表的言论,以便提前解决顾客的问题。
10、两个例子:
1)汽车制造商有三个不同的SAP装置。之前构建一个包含三个SAP装置互联的业务产品库需要两年时间,而现在只要几分钟就可以完成访问这三个装置、拿到报告、提取数据、完成转化和分析的所有工作,为顾客节省了大量的成本与时间。
2)一名加拿大的零售商每天早上将“green sheet”报告打印出来,并对每一个SKU执行销售和库存的手工调账。我们拿到了报告,将其数字化,提取数据并在几分钟之内完成对账工作。
11、我个人有一个Nest的恒温器,还有一个可与互联网连接的体重秤。体重秤通过健康商店与iPhone同步,提供无价的信息,两者的用户体验都很棒。软件的核心是数据库,由于使用数据的地方越来越多,数据库将会到处渗透。
12、我们用昨晚的数据进行老式的批处理操作,再进行实时分析,上个月我跟四个分析师谈过,他们都有各自的术语:insights into action, transactional analytics, translytics, operationalizing analytics。到2018年,有70%的公司将会使用运营分析(operational analytics)来做决策。
13、价值最高的部分完全依赖于你所对话的公司,大数据所处理的问题非常广泛,许多企业在改善一对一的客户互动时找到了价值;其他则通过识别和消除资源浪费,致力于有效的业务操作;检测欺诈是金融服务中的一个重要领域;在生命科学中,更快更有效的研究出药物有着本质的价值;而公共部门公司则运用大数据解决完全不同的问题。因此,想要使价值最大化,真没有唯一的公式。在与首次关注大数据的客户合作时,我们希望从发现工场开始,帮助他们发现最佳的工作项目,并让业务与技术的利益相关者都参与进来,确保公司内部一致,以使得成功的可能性最大化。

译者:孙薇
原文链接:https://dzone.com/articles/real-world-problems-being-solved-by-big-data-today
 

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