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大數據時代的挑戰：數據競爭與社交化ERP
數據如何競爭?投資回報率如何建立?
數據投資回報是數據價值除以數據成本，第一，我們需要降低數據成本，提升數據價值。而降低數據成本有很多做法，其中最重要的就是把低活躍度的數據轉移到低成本的存貯器上去。怎樣增加數據的價值呢?要收集更多、更全面的數據，比如說社交化ERP。第二，要針對數據質量有一個數據治理的隊伍和流程。第三，要有很好的數據分析的能力，“數據可視化”是當前的大趨勢，通過圖形、圖像、動畫等等一同展示數據，讓數據淺層的關系得到更好的理解和發現。從2006年開始，業界的主流廠商開始把自己的BI產品稱之為Analytics。它跟商務智能區別在哪呢?商務智能有更強的IT導向，而Analytics可以把它看作商務智能的2.0版本。現在，Analytics開始改變了，在過去的企業中，90%使用的數據都是ERP的數據，只有10%的企業才會用到外部數據，但在未來企業當中，只有50%是自己的數據，外部數據和新媒體數據會發生越來越大的作用。
有兩個案例可以說明這一點。在迪斯尼樂園里有100多個景點，意味著有100多條排隊的隊伍。怎么減少顧客排隊的時間?迪斯尼利用十多年的歷史數據、結合天氣數據、旅游數據預測每一條隊伍每一天、每一小時所需要的排隊等候時間，為游客計算最佳的園內景點游覽次序。同時實時收集Twitter的數據，處理突發情況，更新每一條隊伍的排隊等待時間，使用這些數據的游客平均每人節省了4個小時。第二個例子是賓夕法尼亞州政府，分析全州感冒藥品的銷量、對比系統保存的歷史數據，以確定可能發生的大面積流感。分析兒童的就癥率，對比歷史數據，以確定可能發生的大面積流感。對Twitter進行文本分析，實時監控各個地區的流感爆發、傳播、分布情況。我們可以看到，精確的數據一旦與社交媒體數據相結合，對未來的預測會非常準。這也是為什么Analytics的全球投資僅僅低于云計算，高達340多億美元。
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