数据分析应从数据质量布局挖掘其潜在价值

2016-12-24 09:07:29来源：赛迪网编辑：沐子飞关键词：大数据人工智能深度学习阅读量：34695

导读：说到大数据应用，很容易就能想到数据挖掘和分析、Hadoop、分布式数据库、ETL 、可视化、深度学习、人工智能，以及舆情分析、情报预测、反欺诈等实际应用。

　　【中国智能制造网智造快讯】说到大数据应用，很容易就能想到数据挖掘和分析、Hadoop、分布式数据库、ETL 、可视化、深度学习、人工智能，以及舆情分析、情报预测、反欺诈等实际应用。但这些都仅仅是平台和手段，而不是目的，大数据应用的核心是创造价值。那么，要如何利用大数据创造价值呢?

数据分析应从数据质量布局挖掘其潜在价值

　　北京雅乐美森科技有限公司的“知行智库”研发团队用实际行动给出了他们的见解。作为2016年度中国大数据行业具影响力的企业，雅乐美森将数据分析视为他们的信仰，并全身心投入。

　　数据分析，从数据质量抓起

　　很多人可能都常遇到或听说过这样一种经历，当一名数据分析师拿到数据后，花了大量的时间和精力去做预处理、建模、多维钻取并采取各种分析手段，就为了给数据中的异常点找到一个合理的解释，后和业务人员一沟通才发现，那只是一个人为的测试数据。会出现这种问题的首要原因，便是拿到数据后没有经过数据质量验证。

　　根据多年行业经验的积累，雅乐美森团队认为充分了解数据的来源以及采集逻辑是提高数据质量的步;其次，要深入理解数据在数据仓库中是如何存放的;第三，需明确从数据仓库中获取数据的逻辑和规则;后拿到数据，要对数据进行一系列有效性验证。做完这些工作后，才可以开始真正的数据分析。而往往，大多数人将对数据的理解仅停留在表现定义，忽视了这些奠定基础的重要步骤，使得结论经不住验证和考究。

　　数据分析，不是假大空

　　如今，各行各业都需要数据分析，但隔行如隔山，行业知识的缺乏会直接导致分析结果的准确性，同时还会发生分析过程不符合实际业务流程、建议空洞或过于理想化、偏离用户需求等情况。深奥的算法和复杂多样的模型诚然对海量数据处理有很大的帮助，但漂亮的数据分析报告并不等同于的分析成果。

　　举例来说，假如你投入很长时间建出一个关联模型，得出X事件与Y公司之间拥有较高程度的关联性的结论，并分别从支持度、置信度和提升度的角度来剖析该现象，然而你的客户一句也没有听懂，这说明你的模型对于业务需求来说，其实意义不大。从业务受众实际应用层面来讲，X事件与Y公司的关联度高意味着什么，意味着X事件的发生很有可能会对Y公司造成影响。那这个影响究竟是正向影响还是负面影响?影响力有多大?会带来哪些连锁性的反应?如果是负面影响，那Y公司将要做出什么举措来应对才能够降低损失?这才是数据价值，无法跟业务结合的数据模型毫无价值。

　　数据分析并不是收集一点数据、放到系统里跑一遍那么简单。专业的分析人员需要负责把技术部门和业务部门连接起来，帮助商业部门在需要的时候拿到需要的数据，并帮助技术部门用数据思维推动持续创新。所以，分析师们不仅需要统计及数学知识背景，还要掌握简单编程和数据产品开发技术，并且拥有业务专项知识及商业心态。

　　带着信仰进入DT时代

　　如果说前几年我们还是处在IT时代，那么现在我们已经从IT时代正式进入到了DT (Data Technology) 时代，数据正在潜移默化的影响着我们的生产和生活。2016年两会期间，政府工作报告中重点提及“新经济”一词。报告指出，当前我国发展正处于这样一个关键时期，必须培育壮大新动能，加快发展新经济。在诸多的“新经济”形态中，大数据名列。不仅如此，在今年5月底召开的2016贵阳大数据产业博览会上，国务院总理出席大会并发表了重要讲话，他高度认可信息技术为发展带来的巨大作用，同时将大数据誉为“钻石矿”，并深度分析了大数据产业给社会经济带来的关键意义。由此可见，大数据对于中国迈向“新经济”的重要性不言而喻。

　　如今，人们对DT时代的信心正快速膨胀，一个美好的时代似乎即将向我们敞开大门。在这个时代，人类实现的不仅是技术的变革，还是思想的变革。把传统行业和IT行业通过大数据结合，将是我们在DT时代中所要面临的大挑战，同时也是大的机遇。对大部分传统企业而言，要积极适应大数据带来的挑战，难度巨大。因此，对企业来说，让大数据成为一种信仰才是关键。数据分析之所以可以创造价值，其核心不在于技术，而是在信仰。建立了这种信仰，任何技术上或应用层面上的问题都得以克服。这是一个从小到大、从弱到强的过程，也是企业逐渐享受到数据分析带来的红利的过程。

　　雅乐美森顺应“互联网+”的潮流，将传统的“软件产品+服务”的营销模式，向云平台服务演进，使大数据应用技术与云计算技术充分融合，使大数据分析服务更加便捷，有效提高客户体验的满意度水平。同时，在前沿技术应用创新上，深入研究行业发展趋势，在金融行业三大风险领域中，瞄准市场风险管理细分市场，将“知行大数据舆情分析系统”向“知行大数据舆情与市场情报分析软件系统”、“知行大数据分析与决策支持软件系统”演化，不断为客户提供深入业务实际场景的深度服务。

　　同时，雅乐美森希望更多的政府机关和企事业单位来发现数据分析的价值，哪怕踏出步的时候很艰难，也一定要坚持把大数据分析结果应用到业务领域。“知行智库”大数据平台结合行业应用经验与用户需求，服务于社会和企业，以开放的姿态营造大数据生态体系，实现社会、产业、企业的多元共赢，真正发挥数据分析的巨大价值。

　　(原标题：数据分析是一种信仰）

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