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大数据成通用语言4个R做保障

发布时间:2019-11-27 04:19:09 编辑:笔名

大数据成通用语言 4个“R”做保障

导读:“目前我们服务的客户已经超过10个行业,主要包括了银行、金融、保险、通信、制造、电力、交通、电子商务、社交媒体等。”这是日前Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer在“2013 Teradata 大数据峰会”上接受本采访时说到的。他认为各个行业在IT解决方案上侧重各有不同,但是挖掘数据价值已经成为各个领域的共识。

“目前我们服务的客户已经超过10个行业,主要包括了银行、金融、保险、通信、制造、电力、交通、电子商务、社交媒体等。”这是日前Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer在“2013 Teradata 大数据峰会”上接受本采访时说到的。他认为各个行业在IT解决方案上侧重各有不同,但是挖掘数据价值已经成为各个领域的共识。

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Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer

Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin)也特别分析了Teradata大中华区的部分客户类型和需求,诸如协助全球知名智能制造商突破信息孤岛,帮助金融企业完成客户行为轨迹分析等等。同时,辛儿伦也透露将会宣布国内医疗领域市场的突破。

数据洞察需求无处不在

在过去的几年里,Teradata通过收购Aster Data、Aprimo以及eCircle等数据分析和整合营销数据解决方案优势厂商,不断完善和强化自己在大数据领域的实力。

辛儿伦告诉,无论是在产品技术、整体解决方案、专业服务,Teradata都希望从不同的维度通过数据给企业带来价值。

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Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦

长期以来,Teradata一直强调企业应该培养和掌握IDA的方法论,即通过整合数据(Integration)、探索数据价值(Discovery),最终转化为积极的行动(Action)。而且,这也是驾驭大数据的核心。

其实目前在各个领域,除了诸如金融、零售、互联等数据分析运用的较为成熟的行业之外,所有的行业或者说所有的企业都也开始重视大数据。

以前企业需要了解客户的某个看法,也许需要通过人工调查的方式,而且仅只能了解某一个层面的反馈。而大数据时代,企业不仅能通过各种更加智能的方式了解客户,而且得到的将是更加立体的反馈。

“这也是为什么所有的行业都开始重视大数据的原因,大数据已经成为通用语言。”Wimmer补充说。

Wimmer还举例说明了大数据的应用:如对保险公司来说,通过智能的应用就可以了解车主的驾车习惯,通过对收集的这些数据进行分析,就可以判断该车主更适合那类保险。

Wimmer也强调,随着互联、移动客户端的发展,大数据的内涵也变得更为丰富:一方面数据源更加复杂,另一方面数据价值也隐藏的更深了。

如何保证选择最合适的?

虽然各个行业都要重视大数据,大数据已经成为通用语言,但是对于每个领域而言,依然有着个性化需求,尤其是数据的价值探索层面。企业需要的不仅仅是一个数据库产品、一个分析工具亦或是一个分析模型,而是需要一整套基于发挥数据业务价值的解决方案。

Teradata天睿公司的专业服务在这个层面进行了保障。

Teradata天睿公司大中华区专业服务总经理郑博文与Teradata天睿公司大中华区专业服务副总经理钱立强,也向详细介绍了Teradata专业服务部门是如何帮助客户决胜大数据时代。

据介绍,Teradata大中华区的人员构成与全球类似,也包含了销售、研发、咨询、服务团队。其中服务团队包括两类:一类是客户服务团队,主要是解决系统的问题,包括存储、服务器、操作系统、数据库、Aprimo、Hadoop等各类问题;第二类就是专业服务团队,这个团队主要是帮助客户实现价值,其中不仅仅有各个行业的专家,也有着最懂Teradata产品和技术的专家,目前这类服务团队在中国有600多人。

郑博文在接受采访时,针对渠道合作能力的问题,也表现出了极大的信心。他指出,其实从技术层面国内外技术实力相差并不太大,只是市场环境层面与国外会有一定的差距。“目前国内有一些行业还不是全面开放竞争的环境。”

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Teradata天睿公司大中华区专业服务总经理郑博文

针对不同各个领域的复杂需求,钱立强用4个“R”来说明Teradata的优势,即:Reference(成熟案例)、Resource(专业资源)、Rate(更高价值)、Reputation(口碑)。

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Teradata天睿公司大中华区专业服务副总经理钱立强

钱立强也指出,无论是提供服务还是提供产品技术,对于企业客户而言,其更加强调的是ROI,“对于CEO来说,他最关注的是怎么通过数据去赚钱,而不是怎么去了解数据。”这也是目前很多企业做大数据的一个误区,在乎过程或者技术超过了在乎结果。

大数据愈来愈被接纳之时,人们不仅开始更加重视来自业务部门的数据诉求,也更加关注企业内部谁来担当重任。对于目前大热的数据科学家,钱立强认为概念不是最重要的,关键是其职责是什么。“我觉得数据科学家需要承担三个方面的职责:一快速将不同数据导到一个地方;二用自己的方法在数据里发现洞察;三将洞察结果用业务语言及时发布和沟通。”

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