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分析:大数据需要金刚钻

发布时间:2021-07-26 05:39:58 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:福特首席大数据分析师John Ginder负责领导福特研究中心(Ford Research)的系统分析和环境科学团队,他认为2006年Alan Mulally就任福特CEO后,将福特打造成了数
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    福特首席大数据分析师John Ginder负责领导福特研究中心(Ford Research)的系统分析和环境科学团队,他认为2006年Alan Mulally就任福特CEO后,将福特打造成了“数据猎狗”(data hound),在数据金矿上搜寻对消费者、公众和福特公司自己有价值的信息。

 

 

    危与机

 

 

    “21世纪的第一个十年我们经历了一个困难时期,损失了接近一半的员工,公司濒临倒闭。”Ginder说道:”这促使福特跳出旧的思维框框,更多考虑来自我们这样的数据专业人士的解决方案。福特开始乐于接受分析解决方案、模拟技术等于传统商业直觉思维不同的业务方法,这让福特获益匪浅。”

 

 

    其实上个世纪90年代福特就开始福特关注分析,当时服务器和存储设备已经开始变得便宜起来,而且华尔街的很多企业已经向世人展示了高级数据建模的威力。福特内部也开始出现各种各样的分析团队,包括后来Ginder在福特研究中心的团队,同时在福特的市场部门和信贷部门也都出现了数据分析团队。

 

 

    但当时这些数据团队还只是专注于一些非常明确和具体的任务,例如福特信贷的风险分析,或者一些与核心业务关系不是很紧密的科学研究。根据Ginder的回忆,当福特面临生存危机时,福特的管理层有些不知所措,他们一致认为选择“求助”福特的数据分析专家们来拯救整个企业。

 

 

    新CEO——Alan Mulally的就职是另外一个变革动因,根据Ginder的回忆,Alan每周都与向他直接汇报的管理层质询:“我们的目标完成得怎么样?用量化数据告诉我,我们完成各种指标了吗?没能达标的原因是什么?”Alan的基于数据的工作方式层层传导,影响了整个福特的管理文化。

 

 

    福特的大数据

 

 

    由于分析基因已经深深植入福特的企业文化,大数据分析的兴起为福特带来了大量的新机遇。

 

 

    “我们已经意识到,我们内部产生的大量数据,包括来自业务运营、汽车产品研究活动以及互联网上的客户数据,所有这些数据对于福特来说意味着巨大的商机,但是我们需要新的专业技术和平台来管理这些数据”,Ginder说道:“我们的研究部门正在测试Hadoop系统,我们试图整合手头拥有的所有数据源,只有天空才是我们的极限。目前大数据所呈现的商机的还只是冰山一角。”

 

 

    福特的另外一个重要的大数据资产来自福特产品开发流程和产品本身产生的大量有用数据。

 

 

[page]    Ginder表示:“我们的制造工厂以及汽车产品都安装了各种测量仪表,他们都是闭合的控制系统。每辆汽车中里也安装有大量传感器,但目前这些数据都还停留在汽车内部,但是我们认为采集这些数据,包括车辆运行状况和消费者操控汽车方式的数据,将这些数据分析后反馈给设计流程将非常有助于我们优化用户体验。”

 

 

    除了采集结构化数据进行分析外,福特还将触角伸向了非结构化的消费者情报数据。Ginder说道:“我们意识到分析互联网数据将有助于我们了解消费者的需求和态度,目前我们也在做社会化舆情分析(sentiment analysis)。”

 

 

    虽然不少财富500强企业也在进行类似的社会化分析,但是福特分析web非结构化数据的方法与众不同,甚至能够影响到公司对汽车产品销售业绩的预测。

 

 

    “我们也使用Google Trends来监测搜索关键词的流行度,帮助我们做出内部销售预测。”Ginder解释道:“过去我们的报告中只有过去一周的销售数据,而现在同样的报告中增加了搜索关键词的流行度…当然,这还只是皮毛功夫,这方面我们将来肯定会进行更加深入的分析。”

 

 

    大数据需要金刚钻

 

 

    在Ginder的眼里,福特的大数据分析还只是“皮毛功夫”,因为大数据分析工具目前并不成熟。虽然大数据是2012年最火爆的IT营销词汇,但是可供企业使用的成熟的大数据商业工具非常少。Ginder的团队目前主要依赖开源工具如Hadoop来管理大数据集,并通过R-Project(另外一个开源数据分析工具)来进行统计分析,此外数据挖掘和文本挖掘使用的也都是开源工具。

 

 

    虽然开源大数据工具非常强大,可扩展性也很好但是需要高水平的数据分析专家和程序员才能玩得转。此外,大数据的一个大趋势是:非技术人员也将能通过自然语言工具访问大数据集。

 

 

    未来的“数据科学家”不是懂得如何书写合乎规范的SQL查询语句的人,而是知道如何提出正确问题的业务分析师,只有他们能够发现能够影响公司决策的“数据珠宝”。

 

 

    虽然能够洞见大数据的未来,但是Ginder认为现实和未来还有相当的落差。“大数据的未来很美妙,不过我们现在的问题是专业人才和工具都很缺乏。虽然我们有自己的专家,利用目前的大数据工具开发一些大数据应用解决具体业务问题。但是将来我希望能把大数据分析扩展到所有数据,届时数据专家——而不是电脑专家,能充分发掘大数据的商业价值。”

 

 

    在Ginder的眼里,福特的大数据未来还意味着数据的开放,福特将与开源社区大量分享自己的数据,造福社会。不久前福特的硅谷实验室(SVL)正式揭幕,定位是:”大数据,开源创新和用户体验。”

 

 

    谈及未来Ginder对福特的大数据应用进行了展望:

 

 

(编辑:核心网)

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