解析大数据应用的五大关键指标

如今，业界已经从对大数据重要性的认识阶段，发展到实践大数据的必要性的战略实施阶段，因此，如何保证数据的真实性、如何挖掘数据价值成为大数据应用的关键问题。对此，2013年3月12日发布的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议。
哈佛商业评论4月7日报道 科技的广泛应用，使得市场环境和社会状态愈发地物联化（instrumented）、互连化（interconnected）和智能化（intelligent），而这三大元素又改变了数据的来源、传送方式和利用方式，带来“大数据”这场信息社会的变革。
大数据时代较之以前具有两项显著区别——大量产生的新型数据不再适用于传统数据库，与此同时，分析能力对企业实施大数据具有至关重要的作用。这两项区别主要来自大数据具有的4V特性：数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和真实性（Veracity）。
尽管前三个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。但如今，业界已经从对大数据重要性的认识阶段，发展到实践大数据的必要性的战略实施阶段，因此，如何保证数据的真实性、如何挖掘数据价值成为大数据应用的关键问题。
对此，2013年3月12日发布的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书提供了大数据应用的五大关键性建议，其中包括：
1、以“客户为中心”，制定前期“大数据战略规划”；
2、制定全面完整的企业“大数据蓝图”；
3、从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”；
4、根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”；
5、定制可衡量的指标分析“大数据 ROI（投资回报率）”。
该结论来自于IBM商业价值研究院与牛津大学赛德商学院共同进行的大数据研究。该项目对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士进行了调研，采访了20多名学者、业务主题专家和企业高管。
研究结果显示：近三分之二（63%）的受访者表示，信息（包括大数据）和分析的使用为其组织创造了竞争优势。对比IBM 2010新智慧企业全球高管联合调研，这个比例在短短两年内增加了70%。而据 IDC的研究，包含结构化和非结构化的大数据正在以每年60% 的增长率持续增长，到了 2020 年全球数据总量将增长 44 倍，达到 35.2ZB。

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