最近は、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、マスターデータ管理からビッグデータプラットフォームの構築に至るまで、データと人工知能の分野に焦点を当てており、多くのプロジェクトの沈降と要約を経て、最終的に私のチームと私はシステムをまとめました。リーンデータイノベーション。企業情報化の最前線で戦い続けてきた。
企業はなぜデータセンターを構築する必要があるのか、企業にとってのデータセンターの価値は何なのか。コンセプトとフレームワークの観点から、より包括的な視点を提供します。何かをうまく行うための前提条件は、その理由を理解することです。
1 データセンタープラットフォームの要求
百度検索インデックス
データセンターのBaidu検索インデックスは、ついにデジタルトランスフォーメーションとデータウェアハウスを超えました。多くの企業がすでに着手しており、まだ着手していない企業も検討中です。データセンターが企業の要求の一部を満たすことができるのは明らかです。
データセンターでの台湾の業界調査から取得したワード クラウド マップ。
誰もが Data Center に最も期待しているもの:
- ビジネスに近い
- 企業に直接的なビジネス価値を提供する
- レポートだけでなくデータサービスを提供する
1.1 従来の企業のデータ システムはユーザーや企業から遠く離れています
- データシステムは単なる技術サポートであり、ビジネス価値を直接生み出すことはできません。eコマースプラットフォームなどのビジネスシステムを構築することで、直接収入を得ることができます。しかし、データ ウェアハウスなどの従来のデータ アプリケーションは直接的な価値をもたらすことはできません。
- ビジネス担当者がレポートの一部のコンテンツを変更したい場合、ビジネス担当者はデータを直接使用して洞察を得ることができず、データ チームに問い合わせる必要があるため、対応が遅くなります。
- これまでデータ収集、処理、モデリングには多額のデータ投資が行われてきましたが、実際にビジネス現場で活用されるものは多くありませんでした。
別の観点から見ると、ビジネス開発チームはデータ活用に対する大きな需要を持っており、これはデータセンターがエンタープライズデータ開発の効率の問題、コラボレーションの問題、容量の問題を解決できるという期待に反映されています。
データミドルプラットフォームは、アプリケーション開発者にそのような希望を与えます。特定のデータ取得ロジックに注意を払う必要はなく、顧客のニーズにのみ注意を払う必要があり、さまざまなデータミドルプラットフォームのデータサービスを独自のアプリケーションに組み合わせることができます。レゴを構築しているため、データは正確で一貫性があります。
したがって、データセンターの価値は、企業のデータ活用の本来の形を変えることにあります。
かつてのデータ活用の主流はBIでした、平たく言えばレポートを作成することでした レポートを作成するということは、現在の業務で何が起こっているのか、なぜそうなったのか、次に何が起こるのかを経営者に知らせることでしたこれらはすべて当社のマネージャーが見に行き、マネージャーのビジネス上の意思決定を支援するために提供されました。
ビジネスの複雑さが増すにつれ、意思決定の背後には多くの要因が存在し、ビジネスの全体像を反映するには現象を多面的に解釈する必要があります。その結果、管理者はますます多くのレポートを必要とします。多くの企業は、異なる事業分野の複数のデータ ウェアハウスを持っています。各データ ウェアハウスには 1,000 を超えるレポートがあり、最終的にはレポートの迷路に陥ってしまいます。
このプロセスを振り返ってみると、必要なのはレポートではなく、データ自体も必要ではなく、必要なのはビジネス上の意思決定とビジネス行動であることがわかりました。たとえば、ユーザーが電子商取引の製品カタログを開いたとき、購入する可能性が最も高い製品が最初のページに表示されますが、本来の OLTP と OLAP の分離データ処理プロセスではそれができず、商取引のプロセスでまた、過去のデータやグローバルデータから情報を取得することもできず、行動の指針は分析結果から得られます。
データセンターに対する市場の期待は、人間による変換や解釈が必要なデータ視覚化レポートだけでなく、ビジネス プロセスを直接駆動するデータ サービスを提供することです。本来のビジネス インテリジェンスの時代は終わり、市場とユーザーはデータインテリジェンスの時代。
2 データセンター構築の基本的な目的
データセンターの建設は、この需要に対する解決策を提供できそうだ。しかし、ミドルプラットフォームの構築は容易ではなく、それに応じた技術面や組織体制の調整が必要であり、導入プロセスにもさまざまな課題があります。なぜ企業は依然としてデータセンターに人員を動員するのでしょうか? データセンターのビジョンは、データ駆動型のインテリジェントな企業を構築することです。
企業はデータセンターを構築し、データドリブンのインテリジェント企業になる
3 ビジネスへのメリット
- 既存事業の最適化
- 新規事業の変革を実現
3.1 既存事業の最適化
データ分析と人工知能技術の応用により、本来の業務プロセスを最適化します。
1 既存事業の収益拡大
たとえば、製品の価格、販売数量、ユーザーデータを分析して、製品価格の最適化、製品ミックスの最適化、的確なマーケティングを行うことで、製品の販売促進や既存製品の収益増加を実現します。
ケース
エネルギー会社のデータセンター。完成後は、過去の売上高、市場シェア、市場キャパシティなどのデータに基づいてモデル化できるため、企業の営業部門が営業タスクの割り当てを最適化し、売上を増加させることができます。この小さなプロジェクトは企業にどのような価値をもたらすのでしょうか?
以前は、同社は毎年初めに全国数十件の販売実績を決定し、それを追跡し続けていました。これは非常に苦痛であり、目標も定まっていませんでした。販売実績を追跡します。
これまでは、すべて営業ディレクターの経験に頼って数字を出し、さらには交渉力に依存しており、不確実性が高かった。データセンターにより、業界データ、市場競合データ、前年の売上データ、販売店データが集約され、営業担当者の全体像が一目でわかり、シミュレーションも可能となり、営業の仕事を実現します。パフォーマンスの割り当て 予測可能なタスク 定量化され、予測可能で決定的な作業。
2 生産効率の向上
データセンターの構築により生産効率の向上を推進できます。
たとえば、大手電気通信サービス プロバイダーは、調査、計画、設計作業のモデリングを通じて、自動データ処理を実現し、手動介入と問題の発生を削減し、エンジニア設計の効率と精度を大幅に向上させ、エンジニアリング設計を短縮します。半分ずつサイクルします。
理由を分析します。通信サービスプロバイダーの入札は、顧客の要求から調査、計画、設計の実施、そして実施設計を材料設計、エンジニアリング設計、財務設計に変換し、最終的に入札計画を作成するという非常に複雑な仕事です。以前は少なくとも 1 か月かかり、さまざまなビジネス部門の協力と専門的なスキルが必要で、作業のほとんどはさまざまなデータのマージ、プル、位置合わせ、マッピングに費やされていました。
企業がデータセンターを構築すると、すべてのデータが自動的に処理され、誰もが同じデータ サービス内の同じデータを取得、変更、処理でき、計画を立てるたびに新しいサービスが生成され、工期を大幅に短縮するため、高度に標準化された一部のプロジェクトタイプでは、当初の 1 か月から 3 日に短縮できます。
営業コストの削減と営業利益の増加
現状では、データ分析による業務プロセスの最適化や業務サイクルの短縮を図り、営業利益を向上させるシナリオが主流となっています。
たとえば、大規模な製鉄所のフォーミュラ計画の最適化では、フォーミュラデータ、市場価格、販売データの包括的な分析とモデリングを通じて、最適なコストと最高の生産値を備えた生産の組み合わせが提供され、操業コストとコストが削減されます。利益を増やす。
鉄鋼業界では、鉱石配合の意思決定は非常に複雑ですが非常に重要であり、鉱石配合スキームが異なればコストやプロセスも異なり、利益に大きな影響を与えます。多くの技術的および商業的要因に従って最適な配合を選択するにはどうすればよいでしょうか? 従来は、鉱石配合ルールの維持や計算は経験に基づいて行われており、効率が低く、サイクルが長かったです。
データセンターでは、原材料の性能、化学プロセス、製品の品質などの技術的要素と、価格、成分、運営コスト、売上収益などの商業的要素のデータが統一的にモデル化され、統合された上で最終的に総合的な計画が作成されます。これにより、利益が大幅に向上し、営業コストが削減されます。
下図に示すように、鋼粉配合と製造原価の代表的な表であり、各項目の変更により原価変動が発生し、製造原価に加え、販売価格や営業原価が利益等に影響を及ぼします。最適な鉱石配合の決定をどのように設計するかは非常に重要な要素です。ML のインテリジェントな鉱物流通モデルは、データ モデリングを通じて、生産サイクルの短縮や利益の増加、在庫の最適化など、特定のビジネス目標を達成するための総合的な方法で最適な計画を立てることができます。
ユーザーエクスペリエンスの向上
ユーザー エクスペリエンス向上の核心は、企業がユーザーを理解し、自社の製品やサービスに対するユーザーの認識を知り、それに応じて製品やサービスを最適化する必要があることであり、そのためにはユーザー データ プラットフォームの構築、統一されたユーザー ビュー、およびユーザーのポートレート。
ここでウェルズ・ファーゴ銀行の例を挙げますが、データ変換の際、データセンターを使用してユーザーの行動データを分析し、オンライン バンキングの Web サイトを再構築し、ユーザー エクスペリエンスを向上させました。ウェルズ・ファーゴは 2016 年に大きなパフォーマンスの課題に直面し、ユーザーをより深く理解するために、銀行全体のユーザー情報をオープンにし、ユーザーのポートレートを作成し、それらにさまざまなラベルを付けるエンタープライズレベルのデータミドルプラットフォームを確立しました。これらのユーザーのポートレートとタグに基づいて、電子バンキング Web サイトは、Web サイトのサービスとスタイルがユーザー中心になるように再設計されました。
数年間にわたるデータ変革の旅を経て、ウェルズ ファーゴ銀行は、このプロジェクトのおかげで業界の「小売王」にもなりました。詳細については、「ウェルズ ファーゴ銀行のデータ変革の旅」を参照してください。
資産利用率の向上
資産の利用率を向上させるために、価値の高い資産を分析および最適化します。
物流分野における経路最適化
物流企業は人員や車両の稼働率を向上させるためにルート最適化プロジェクトを行っています。以前は、各地区には毎朝、前日に受け取った配送と集荷の注文を計画し、これらの注文を対応するチームに配布する経験豊富な従業員が配置されていました。
このプロセスの目的は、車両と宅配業者という 2 つの中核資産を最大限に活用することです。しかし、この計画は、コストだけでなく、各部分のバックログ時間も異なり、緊急度も異なり、場所や道路状況が異なると車両の要件も異なるため、非常に複雑です。これは非常に重要な基本作業であり、これらすべてはデータとの接続に依存します。
データセンターを構築してデータを接続すると、注文の発送と受け取りの経路がより最適化され、配送業者への割り当てが改善され、車両の稼働率が 20% 向上しました。
このシナリオは非常に典型的なもので、データセンターによってサポートされるインテリジェント プランニング ビジネスの価値を反映しています。
3.2 ビジネスの革新と変革
データセンター構築の 2 つ目のメリットは、ビジネスの革新と変革を実現できることです。4 つの主要な値。
①デジタルプロダクトイノベーション
海外の不動産取引サイトと10年以上連携し、定期的にハッカソンを行っている顧客。
かつて、私たちのハッカソンのチームは、データ分析を通じて小さなパターンを発見しました。ユーザーのグループは、一定期間頻繁に Web サイトにアクセスしましたが、住宅を閲覧したり販売したりする行動はまったくありませんでした。最終的に、データ分析の結果、このようなユーザーには共通の特徴があり、基本的なアクセス リンクが最も長いのは女性が多く、その多くは写真であり、室内の写真であることがわかりました。
この層が装飾を見に来ているのではないかと推測し、装飾サービスに特化した新商品を構想し、それが成功し、不動産仲介サービス以外の同社の新たな事業領域となった。
これは、データの洞察を通じて新たなビジネス価値を発見し、デジタル製品のイノベーションを実現する典型的なシナリオでもあります。
②デジタルアセットの販売
蓄積されたデータを結合、パッケージ化、分析、非感作して、業界レポートや高品質のコンテンツなど、一部のユーザーにとって価値のあるデータ資産を形成し、それらを直接販売して収入を生み出します。
典型的なシナリオは検索エンジンであり、検索エンジンはユーザー情報を統計分析および非感作処理した後、一連のナレッジおよび分析レポートに変換し、必要とするユーザーに会員として提供します。
Baidu Index では、ユーザーは興味のあるキーワードを年間 198 元で定義して購入できます。その後、Baidu はこのキーワードで検索されたすべてのレコードをカウントし、このキーワードの検索インデックスに変換します。たとえば、データ内の台湾というキーワードは私が昨年購入したものであり、このキーワードの中国市場での人気をリアルタイムで追跡できます。これがデジタルアセット販売の価値モデルです。
③ ビジネスプラットフォーム化によるメリット
昨年大流行した「これからの企業は、自社でプラットフォームを構築するか、他社からプラットフォーム化されるかのどちらかでなければならない」という格言があります。プラットフォームエコノミーは、近年デジタル分野で注目を集めている概念です。一般にプラットフォーム化とは、プラットフォームを構築し、需要側と供給側に取引をさせ、最後にサービス料を徴収することを意味します。
プラットフォームを構築するにはどうすればよいですか? データフィールドをまとめてデジタルプラットフォームを形成し、プラットフォームを通じて特定のビジネスと顧客グループを運営し、プラットフォームを通じて収益を生み出します。
典型的なシナリオ - ビットコイン取引プラットフォームなどのトランザクション マッチング プラットフォーム。これはデータセンターとどのような関係があるのでしょうか?
このプロセスは、実際にはデータ分野におけるプラットフォームの構築プロセスです。プラットフォームの主なビジネスは、情報を接続し、取引の両当事者を接続するデータのビジネスであるためです。データ センターは、企業内のデータの収集、処理、トランザクションのためのプラットフォームであり、ビジネス パーティはデータ サービスの消費者または生産者であり、最終製品はデータ サービスです。
④デジタルエコロジー事業
より高い観点から見ると、プラットフォーム化に基づいて、産業サプライチェーンを突破することで、企業が独自のデジタルエコロジーを構築するのを支援し、それによってエコロジーの中で新たなビジネス価値と収益を生み出すことができます。Google App Storeなど。
十分な数のパートナーがこのプラットフォームで取引を行うと、これらの膨大な取引データや行動データから多くのパターンを発見し、データを使用してこのエコロジーの発展を独自の設計の方向に導くことで、より多くの製品イノベーションを生み出すことができるようになります。
このエコロジーには、開発者、フリーランス開発者、広告主、アプリ購入者など、多くの役割が関係しており、Google はすべての当事者のすべてのデータを保持しており、ユーザーの閲覧、ダウンロード、支払い、トランザクションのすべてのデータを分析することができます。 Google The Play オペレーターが新たなビジネス価値を発見し、収益を生み出すために使用されます。
4 まとめ
データ センターを構築すると何に役立ちますか? データ センターの収益フレームワークには 2 つの次元と 9 つの細分化が含まれます。重要なのはデータセンターを構築する目的を見つけることであり、この9つの項目をガイドとして、まず価値と方向性を明確にし、次に適用シナリオを見つけて、それを牽引力として独自のデータセンターを構築することができます。データセンター。
ほとんどの企業は変革を経験し、デジタル インテリジェンスに向けて進化しています。初期の情報化からデジタル化への企業変革において、次の目標はデジタル インテリジェンスです。
情報化は企業の内部管理上の問題を解決し、企業が組織的かつプロセスに基づいた方法で効率的に運営できるようにします。
デジタル化により、企業と外部世界との接続の問題が解決され、企業が顧客と直接連絡を取り、オンライン ビジネスを確立できるようになります。
デジタル インテリジェンスは、企業をインテリジェントな企業にし、ビジネスをよりインテリジェントに実現するという問題を解決します。このプロセスの中核となる生産要素はデータです。
デジタルおよびインテリジェントな変革は企業に破壊的な変化をもたらす可能性がありますが、データの価値を発見し、データ インテリジェンスの能力を構築し、大規模なビジネスを強化するにはどうすればよいでしょうか? 企業は、それを使用してビジネスとテクノロジーを調整し、前進し続けるための出発点を必要としています。データミドルプラットフォームはこの出発点のようなもので、ビジネスの最適化と変革という上記の 2 つの側面の価値を中心にデータミドルプラットフォームを構築できる人は、デジタル変革とインテリジェント変革の最先端を獲得できるでしょう。
データセンター プラットフォームの波は私たちにチャンスをもたらしますが、このチャンスは多くの高度な機能の要件も提起します。
よくある質問
デジタル インテリジェンス企業になるにはどのような能力が必要ですか? 私は国内外の大手企業の変革について多くの調査を行ってきましたが、規則的で興味深いことがいくつか見つかりました。
データセンタープラットフォームという概念が出てきたとき、さまざまな理論がありましたが、さまざまなレベルから分析してみると、すべての問題の根源は「ポジショニング」という言葉にあることがわかります。
- プログラマーにとって、データセンターはデータ仕様とデータドリルの問題を解決する良い方法となる可能性があります。
- プロダクト マネージャーにとって、データセンターはビジネスとデータの融合を解決する鍵となる可能性があります
- 中間レベルの管理者にとって、データセンターは部門間のデータ共有を可能にする重要な基盤です
- 起業家にとって、業界のトレンドを常に把握し、それに従うことは、良いストーリーを伝えるために不可欠な部分です
しかし、情報化 -> デジタル化 -> インテリジェンス、つまりデジタル インテリジェンスという一般的な傾向が 1 つあります。
5G の出現が新たなユニコーンを生み出すに違いないのと同じです。インターネット上での予測不可能なプレイ スタイルは、むしろ古代の軍事戦争に似ています。敵の状況を鋭く認識できる人は、迅速な対応を迅速に行うことができます。それは『三体問題』の暗い森で描かれたものにも似ている。暗い森の中で獲物を最初に見つけた狩人が撃ちます。それは一連の波及効果をもたらします。
当社はデータアクイジション（リレーショナルデータベースや各種情報システムのビッグデータコンポーネントなど、各種記憶媒体からのデータの抽出、変換、共有）サービスを行っておりますが、機能的な製品であり、業務を理解していないとでは、データセンターでの作業の一部に参加できますか? なぜなら、社内で議論していると、より多くの意見が言及され、データモデルの定義さえも明確でなく、どのように介入すればよいのかも分からないからです。
あなたの会社が主に行っているデータ統合作業は、研究開発フェーズの最初のリンクであるデータ研究開発リンク全体にあります。
データ研究開発リンク全体の分割:
データセンターのデータ研究開発リンクにおけるあなたの仕事の位置づけを理解した後、データセンターの段階にどのように参加しているかを見てみましょう。
データセンターのリンクに参加するデータ統合製品:
- データインポート時に、データソースからデータセンターのテーブルへのデータリンク関係を確立し、データセンターのテーブルの血縁関係を業務システムのデータソースまで拡張できるようにします。 、情報を変更するためにすぐに取得できます
- データ送信はメタデータセンターと接続し、メタデータセンターからさまざまなデータソース情報を取得する必要があります。
- データ統合にはバッチデータ統合とリアルタイムデータ統合の両方に対応する必要がある
- データ送信はデータ開発タスクとのタスクの依存関係を確立できる必要があり、後続のデータ クリーニング タスクはデータ統合タスクに依存します。
データモデルの定義が不明確ですが、データ送信はメタデータセンターに接続する必要があり、メタデータセンターではテーブルごとにデータディクショナリ定義があり、フィールドの形式に基づいてデータ送信を自己適応させることができます。 。