【51CTO.com原创稿件】商业数字化的今天，越来越多的公司开始倡导“用数据说话”，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。数据分析无处不在，企业需要能够敏捷地适合未来的数据分析系统。
数量庞大、增长迅猛、种类多样的数据已经成为企业在大数据时代不得不面临的现实境况。这是挑战，也是机遇。对此，Teradata天睿公司基于客户需求，提供领先、全面、有效的解决方案，帮助企业获取商业洞察力，并且将之转化为行动力，创造商业价值。
近日，Teradata举办了媒体沟通会，并邀请Teradata天睿公司大中华区解决方案总监姜欣，结合***的技术、产品创新和案例，分享了Teradata针对数据分析生态系统的未来的洞察。
Teradata天睿公司大中华区解决方案总监姜欣
大数据面临的问题
在姜欣看来，大数据发展至今，面临的问题主要聚焦在三个问题上：
一，某些有价值的业务数据并没有被很好地获取到。
二，数据使用的方式不够灵活和友好。
三，处理数据不一致花费了太多的时间，即存在数据质量的问题。
简单的说，就是数据的整合、应用和治理。
所谓技术感知型企业
感知型企业是Teradata在去年年底总结出来的新型企业特征。企业想要具有竞争力，必须具备五大核心能力。
1. 平台能力。即搭建一个敏捷平台。这个平台要足够稳定，并且要有弹性。在此平台上可以开发出各种各样的应用。
2. 可以看到行为分析，而不仅仅是交易分析。这就要求数据能力一定要更加完整。
3. 模式上的改变。主要指在企业内部，由以往IT绝对主导的模式，逐渐向业务部门和IT部门协同思维、协同工作的模式转变。
4. 应用。以往公司的领导、分析人员、市场人员，都是被动地在接受系统吐出来的很多信息，如报表、指标、KPI等。如今，应用越来越自助化是未来数据分析发展的一个趋势。自助式能提供一个良好的使用分析的方式，可以实现交互式的使用。
5. 智能化。在做出很多模型和算法后，把数据分析自动化，变成企业自动决策的源泉、驱动和引擎。过去的模式是，建模时间占到90%，决策时间只有10%。但在未来，模型库一旦建好之后，90%的时间是在做决策，10%的时间是在维护这些模型。
由此可以看出，感知型包括：分享的能力、识别的能力、分析的能力、发现的能力、搜索的能力、认知的能力和交互式能力等。
如何打造感知型企业
一. 业务目标
感知型企业的业务模式主要分三步：做好数据融合;基于高质量、稳定的数据平台，做开放的运营;基于这种运营，做新的商业模式，实现价值重塑。
大部分的互联网企业已经做到了价值重塑这一阶段，运营商和银行正在做开放运营，其他的诸如医疗、制造、服务型的企业、零售，可能处在数据和开放运营之间的阶段。
基于数据驱动来打造这三阶段的路线图之后，如何变现?主要是两个方向：对内和对外。
对内变现是指如何加速企业的内部流程，降低成本，推出好产品，抓住客户，提升运营效率，增强竞争力。
在对内变现的基础上，要做对外变现，把数据做成好的数据产品后，进行跨界运营。例如，运营商的数据如何支持旅游方面的应用，如何支持金融方面的应用，如何支持零售业的应用。这时候会产生一些新的数据产品，甚至是一些新的盈利模式，成为企业新的盈利点。这就是感知型企业的一个新的模式。
二. 敏捷分析方法
传统的分析模式，一个企业建一个数据仓库平台或者大数据平台少则半年，长则两年都会有，整个周期非常长。可能这个项目整个实施完了，市场需求或者业务部门需求全都改变了。敏捷分析方式与之不同，有很多好的工具把这个平台打造得很敏捷，有很多友好的使用方式，进行快速迭代。在相同的时间内，可以分析多波次，***决定做出的哪些结果是有用的，再把它固化到传统的分析模式上，变成一个共享，然后把它实现，并且长周期的去实现。
敏捷分析过程基本上是数据驱动，从获取到的数据里面挖掘问题，之后进行快速迭代，即数据探索的方式，或者数据实验室的方式，快速研究和释放出来数据价值。
姜欣强调，传统的分析方式并没有被摒弃不用。在一个企业，特别是感知型企业，传统分析方式和敏捷分析方式应该双方相互结合且相互促进。并且，敏捷分析方式应该基于业务价值框架来做。何为业务价值框架?网络体验、客户综合感知度、客户身份识别、渠道的统筹分析和优化、购买路径等。大数据变现中的人群流量、位置轨迹、实时位置的监控、网络投资优化、安全管理，这些所有内容都是很好的参考，即业务价值框架。
三. 敏捷分析方法的实现
***步：沟通。首先需要构建一个团队，团队里包括三类技术人员：懂大数据平台技术、开发的人;懂业务的人;分析、挖掘、建模的专家。由客户方和服务方共同组成，规模一般是四到五人，进行沟通后去确定主题是什么，历时大约一周时间。
第二步：建模。获取到数据，进行清洗后就要开始建模，快速产生结果，对结果进行评审，不满意则进行迭代，重新生成结果。这个过程大约需要两到五周。
第三步：评估、写报告。用合适的展示方式把结果展示出来，有可能是生动的演示，或者是用PPT的形式，向领导汇报。
Teradata称整个过程为敏捷型分析业务咨询服务(RACE)，在四到六周的时间里完成。这对客户人员和服务方的人员的要求都比较高。
得到结果后，把它部署到平台和生产环境上，作为一个长期进行的工程项目。Teradata提出，不管提到的业务价值框架还是RACE这种开发方法，都与具体产品没有任何关系，都是技术中立的，可以部署在Hadoop上，也可以部署在自己的产品Aster上，也可以是Teradata上，或者友商的产品上、开源的平台上，跟技术没有任何关系。
Teradata的五级转型
据姜欣透露，Teradata正在转型。
一. 强化一体化的专业能力，即继续加强Teradata一体化机的能力。
二. 慢慢向云上转移。包括私有云、公有云和托管云，在云生态下提供咨询和开发部署的服务。
三. 打造分析生态系统。包括统一数据架构，以及Unity、QueryGrid、Listener等数据采集工具等等。把所有配套软件整合起来，形成一个大数据生态，以及在这个生态下，兼容开源的、Teradata提供的咨询和实施服务。
四. 完全技术中立地做咨询服务，例如大数据战略规划技术、RACE、快速迭代、敏捷开发等方式，以及数据建模，不只在Teradata平台上，包括客户一些自定义的产品。
五. 坚持客户至上、客户需求至上，而不是产品至上的原则。客户提出需求，就要尽可能地用多元化的产品去满足客户的要求。
在中国市场的发展
Teradata在数据分析领域历经近40年的发展，一直在为客户提供更加丰富的解决方案。Teradata一直致力于帮助客户使用***的技术，Teradata自己也没有停下脚步，一直在研发、架构优化，以及生态系统建立，并且得到了客户的高度认可。在十几个重点行业里，坚持帮助客户从传统的分析环境到未来生态系统的转变，而客户与Teradata一起，获得了一些市场的高度认可。
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