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[導(dǎo)讀] 專家指出:“大數(shù)據(jù)本身并不能帶來直接效益,它不能吃也不能穿,但它可以消除浪費(fèi)?!蓖ㄟ^大數(shù)據(jù)挖掘的手段,可以極大地改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式。而建設(shè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,則標(biāo)志著從建設(shè)信息系統(tǒng)到數(shù)據(jù)應(yīng)用的階段性

專家指出:“大數(shù)據(jù)本身并不能帶來直接效益,它不能吃也不能穿,但它可以消除浪費(fèi)。”通過大數(shù)據(jù)挖掘的手段,可以極大地改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式。而建設(shè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,則標(biāo)志著從建設(shè)信息系統(tǒng)到數(shù)據(jù)應(yīng)用的階段性轉(zhuǎn)變。

通過數(shù)據(jù)交換共享,可以極大地提高工作效率,所以很多企業(yè)開始建設(shè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。關(guān)于建設(shè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的必備條件有哪些呢?下面我們一起來看看。

第一,要保證較高水平的信息化建設(shè)。眾所周知,大數(shù)據(jù)處理是以信息化為基礎(chǔ),所有數(shù)據(jù)要變成數(shù)字化的信息,才能運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)方法來進(jìn)行處理。如果沒有信息化基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)就無法談起。所以說,數(shù)字化是基礎(chǔ),數(shù)據(jù)型運(yùn)營(yíng)企業(yè)更適合建設(shè)大數(shù)據(jù)。

我們知道,由于社保數(shù)據(jù)量不斷增加、數(shù)據(jù)類型已不是簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)價(jià)值提取困難、對(duì)數(shù)據(jù)處理速度要求更高。這給社會(huì)保障信息化建設(shè)帶來了更大挑戰(zhàn)。而“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的成熟,為社保信息的集中管理提供了可能,也保證較高水平的信息化建設(shè)。

通過海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)社會(huì)保險(xiǎn)的發(fā)展趨勢(shì)和狀況進(jìn)行定量和定性分析,并做出相應(yīng)的預(yù)測(cè)。例如:可根據(jù)年征收率、歷史欠費(fèi)清欠率、社會(huì)工資增長(zhǎng)比例等分析指標(biāo),預(yù)測(cè)將來某個(gè)時(shí)期養(yǎng)老保險(xiǎn)基金征收的情況,為制定相關(guān)政策提供依據(jù)。

第二,數(shù)據(jù)質(zhì)量。只有真實(shí)的數(shù)據(jù)才具有分析價(jià)值。在海量數(shù)據(jù)以及各種各樣類型的數(shù)據(jù)場(chǎng)景下,如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不可靠,那么基于這些數(shù)據(jù),分析出來的結(jié)論也是不靠譜的,所以我們需要保證真實(shí)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

據(jù)統(tǒng)計(jì),77%的公司受到不準(zhǔn)確和不完整數(shù)據(jù)的影響。而12%的收入是由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差而浪費(fèi)掉的,這是一個(gè)令人震驚的數(shù)據(jù)。然而,那些注重高質(zhì)量數(shù)據(jù)的公司收入增長(zhǎng)了15%到20%。

由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差,公司目睹了40%的舉措無法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)效益,這對(duì)運(yùn)營(yíng)效率有重大影響。實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量計(jì)劃,可以使企業(yè)的銷售額增加20%-40%。

第三,數(shù)據(jù)維度。大數(shù)據(jù)分析一般需要從多個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和處理。倘若維度較少,得到的信息量也相對(duì)較少。而同樣的數(shù)據(jù)從不同的維進(jìn)行觀察可能會(huì)得到不同的結(jié)果,同時(shí)也使人們更加全面和清楚地認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)。

舉例說,一個(gè)典型的商品銷售數(shù)據(jù)庫(kù),有關(guān)商品銷售的情況,我們需要對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。可以從產(chǎn)品的角度、客戶的角度、銷售代表的角度、時(shí)間的角度等方面進(jìn)行分析。每個(gè)維度都從不同的方面體現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)的特征。倘若某一天的銷售額或轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)了大幅下降,我們就可以結(jié)合各種維度尋找問題的原因。

第四,數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景是否足夠多?以金融為例,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用多用于財(cái)務(wù)分析、運(yùn)營(yíng)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理。如果有大數(shù)據(jù)支撐,可拓展更多應(yīng)用場(chǎng)景,比如:客戶洞察、業(yè)務(wù)支持、營(yíng)銷推廣、精細(xì)運(yùn)營(yíng)。

金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)的先行者,國(guó)內(nèi)監(jiān)管部門、金融機(jī)構(gòu)經(jīng)過多年發(fā)展與積累,已經(jīng)擁有海量數(shù)據(jù)。可以說,大數(shù)據(jù)改變了金融業(yè)的發(fā)展趨向、釋放了被壓抑的金融需求。

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