大数据分析的魔力——EMC的案例

云计算
如果你公司的所有决策都没有基于全面的数据分析,那么你的公司注定要失败。EMC及其客户正在非常认真地对待数据分析。

 本周笔者参加了EMC的报告会议,但在这之前,笔者还与EMC的质量副总裁Jim Bampos进行了交谈,Bampos可以说是客户服务领域的业界领先专家,他有一个专利在手,另外两个正在审核中。

笔者还分析了美国总统大选中数据分析的使用,他发现罗姆尼没有正确地使用数据分析,而美国总统奥巴马使用了。

罗姆尼拥有更好的工具,但是选择了外包,而奥巴马内部创建了数据分析功能,最后的结果大家都看到了。让笔者感到惊讶的是,曾经是首席执行官的罗姆尼却不知道如何成功地使用数据分析,这可能也反映了很多管理人员只是使用这些流行术语,而其实不明白其中的真实含义。

EMC正在利用从Green Plum收购的分析技术,来提供更好的服务,同时帮助他们将资源转移到能为他们提供最大回报的领域。

为什么大部分IT高管讨厌有效数据?

在企业中,通常是由最有权力的人来作出决策,虽然这保证了个人权力,但这同时也会导致很多错误。

大数据分析可以提供有效的信息,使数据科学家处于权力的位置。而高管为了维护自己的权力,必须予以抵制。可以说,很多企业不是为了保证数据的准确性,而是为了确保掌权人的权力。这样一来,不仅出现越来越多错误的决策,而且数据分析也成为多余的东西。

为什么聪明的IT高管热爱有效数据?

不过,现在越来越多的高管开始意识到有效的数据能够确保更准确的决策,这反过来又保障了其地位(因为灾难性错误要少得多)。EMC及其客户都意识到了这一点,他们都正在利用数据分析来解决不同的问题,且收获了令人难以置信的好处。

EMC不仅能够提前六个月预测设备故障问题,而且该公司还能够确定哪些客户是最有价值的、最危险的和最难以保留的。很快,EMC将能够使用这种方式来分析其竞争对手。这样做使EMC能够将风险客户变成忠实的客户,同时,集中销售力量来“争抢”竞争对手最有价值的客户,从而,提高该公司的收入。

并且,大数据分析能够帮助EMC高管们在投资选项之间做出更好的选择,包括从添加新的产品功能到平衡成本和服务等。例如,通过数据分析,他们发现海外航运支持无利可图,现在,国内支持更具竞争优势,ECM能够更好地保留和增加客户。这让EMC高官更容易地做出艰难的决策,同时具有更少的风险。

当获悉此功能时,EMC客户最初感到心烦意乱,不是因为EMC知道太多关于他们的信息,而是因为EMC没有共享这种功能,以便让其客户可以采用同样的方法来对待他们的客户和产品。事实上,曾拒绝提供其客户信息的经销商在看到结果后,开始同意这种做法,交换条件是共享这种功能,使他们也能够优化其销售工作。

通过大数据分析,准确度胜过速度

对于分析系统,笔者发现,侧重点往往是系统可以提供的惊人的速度,但是速度并没有多大优势,如果你不能保证准确性的话。更快地获得糟糕的数据对你没有任何好处。如果你首先能够确保数据的质量,那么,速度才会成为一种优势。这次美国总统大选的失败方注重优化性能,而获胜方专注于准确度,通过内部化大数据分析工作和确保准确性。

让供应商明白这一点的唯一方法是,如果他们成功地使用数据分析,就能够将有可能有益或者有害的工具变成成功的解决方案。如果你与EMC有合作关系,没有见过Bampos,你将错失见识EMC最强大的解决方案之一的机会,他将会让你知道为什么你的公司不能像EMC一样。

换句话说,成功地使用大数据分析将最终使你的公司和你的竞争对手都更加成功,选择大数据分析将是明智之举。

责任编辑:王程程 来源: 网界网
相关推荐

2018-02-27 13:09:00

Hadoop数据仓库魔力象限

2021-08-06 11:01:23

大数据数据分析技术

2019-07-31 14:16:35

大数据人工智能算法

2017-07-22 00:41:27

大数据数据存储

2023-11-23 08:58:45

PythonNumPy

2015-08-14 10:28:09

大数据

2021-11-08 14:03:44

大数据数据分析技术

2021-01-27 09:18:50

大数据数据收集大数据分析

2020-07-16 17:26:05

数据分析转化用户

2018-10-24 14:32:15

数据分析数据科学算法

2024-03-04 11:10:01

2023-12-22 15:49:02

大数据科学家Python数据分析师

2012-08-21 16:32:41

IBM大数据数据分析

2016-12-15 21:15:58

大数据

2021-03-15 10:43:20

大数据数据分析工具

2018-04-20 12:12:18

数据分析可视化数据挖掘

2019-06-23 15:53:48

工业大数据数据分析制造

2013-01-06 10:15:02

大数据分析数据分析师大数据

2021-09-10 14:05:14

预测分析大数据分析大数据

2014-03-27 09:36:36

Spark
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号