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大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有（大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有什么）

發(fā)布時間：2023-04-14 00:18:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 83

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析平臺安全評估的五大要素
2、大數(shù)據(jù)的特征有哪些？
3、淺析零售業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)成要素
4、制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三個因素

大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有（大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有什么）

一、大數(shù)據(jù)分析平臺安全評估的五大要素

要素1:統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺是大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)管理平臺存儲和查詢企業(yè)數(shù)據(jù)。這似乎是一個廣為所知，并且已經(jīng)得到解決的問題，不會成為區(qū)分不同企業(yè)產(chǎn)品的特色，但實際情況卻是，這仍是個問題。

要素2:支持多種數(shù)據(jù)類型

大數(shù)據(jù)分析平臺利用了大數(shù)據(jù)平臺的可擴展性，以及安全分析與SIEM工具的分析功能。安全事件數(shù)據(jù)收集會有不同的顆粒度。比如網(wǎng)絡(luò)包是一般層級較低、細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，而修改服務(wù)器管理員密碼的日志則會是粗顆粒的數(shù)據(jù)。

要素3:可擴展數(shù)據(jù)提取

服務(wù)器、終端、網(wǎng)絡(luò)與其他基礎(chǔ)設(shè)施的狀態(tài)都在不斷變化。很多狀態(tài)變化日志都是有用的信息，應(yīng)該傳送到大數(shù)據(jù)安全分析平臺。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)帶寬充裕，最大的風(fēng)險是安全分析平臺的數(shù)據(jù)提取組件無法支撐不斷涌入的安全數(shù)據(jù)。

要素4:安全分析工具

Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)平臺都是通用目的的工具。它們可以幫助開發(fā)安全工具，但它們本身并不是安全分析工具。安全攻擊可以進(jìn)行擴展以滿足企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模。因此，Hadoop和Spark等工具滿足這一標(biāo)準(zhǔn)。

要素5:合規(guī)報告

合規(guī)報告不再是可有可無的要求。很多用于合規(guī)報告目的的數(shù)據(jù)要素都與安全最佳實踐有關(guān)。即使是那些不需要合規(guī)報告的企業(yè)，這些報告仍可以用于內(nèi)部監(jiān)督。在需要合規(guī)報告的企業(yè)，需要審核大數(shù)據(jù)報告平臺是否包含了合規(guī)報告功能，以確保貴機構(gòu)的需要得到滿足。

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二、大數(shù)據(jù)的特征有哪些？

大數(shù)據(jù)的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多樣），Value（低價值密度），Veracity（真實）。

大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有（大數(shù)據(jù)質(zhì)量的要素有什么）

Volume(大量)：包括采集，存儲，管理，分析的數(shù)據(jù)量很大，超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的海量數(shù)據(jù)集合。其計量單位至少是P（千T），E（百萬T）或Z（十億T）。

Velocity(高速)：數(shù)據(jù)增長速度快，要求實時分析與數(shù)據(jù)處理及丟棄，而非事后批處理。這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的地方。

Variety（多樣）：數(shù)據(jù)種類和來源多樣性，包括不同種類的數(shù)據(jù)，比如文本圖像音頻視頻定位等，以及各種結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不連貫的語義或句意。據(jù)調(diào)查，企業(yè)數(shù)據(jù)中80% 為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。集合了數(shù)學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)與生物學(xué)的機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理，搜索引擎，醫(yī)學(xué)診斷方面不斷尋求突破。以期將人腦的智慧與機器的威力相結(jié)合，勾劃一片混沌之中的清明。

Value(低價值密度)：海量信息中的價值密度相對較低，如何在大數(shù)據(jù)中條分縷析披沙揀金，進(jìn)行分析預(yù)測，找到數(shù)據(jù)的意義和價值所在，是機器學(xué)習(xí)和人工智能努力的方向。單位數(shù)據(jù)的價值低，如同螞蟻，但聚合后的大數(shù)據(jù)卻是蟻兵，戰(zhàn)斗力驚人。

Veracity（真實性) : 指大數(shù)據(jù)的質(zhì)量，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容是與真實世界息息相關(guān)的，真實不一定代表準(zhǔn)確，但一定不是虛假數(shù)據(jù)，這也是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)?；谡鎸嵉慕灰着c行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，才有意義，如何Mock數(shù)據(jù)，是一個話題。如何識別造假數(shù)據(jù)，更是值得研究的領(lǐng)域。

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三、淺析零售業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)成要素

淺析零售業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)成要素

馬云說人類社會已經(jīng)從IT（信息技術(shù)）時代進(jìn)入DT（數(shù)據(jù)技術(shù)）時代，《大數(shù)據(jù)時代》一書的大賣也昭示了大數(shù)據(jù)的重要性。各個行業(yè)都在研究大數(shù)據(jù)對自己行業(yè)的變革，作為精益零售研究工作者，我也來淺析一下零售業(yè)的大數(shù)據(jù)構(gòu)成要素。

一、大數(shù)據(jù)的對象包括企業(yè)內(nèi)部信息與外部信息

外部信息主要指的是市場信息、流行趨勢、廠商信息、消費結(jié)構(gòu)的變化、政策與制度改變、新商品新技術(shù)的革新等；

內(nèi)部信息主要指的是POS信息、商品銷售動向、顧客信息、競爭對手信息、公司的方針與指示、門店所在樓盤相關(guān)信息、銷售額與利潤的分析、門店周邊商圈分析等。

二、大數(shù)據(jù)使用者應(yīng)該普及到所有基層員工

大數(shù)據(jù)不只是給企業(yè)高層經(jīng)營分析用的，而是要普及到公司所有一線員工，包括訂貨、配貨、采購、物流、人事、財務(wù)等所有的基層員工，他們在做業(yè)務(wù)決策時如何通過大數(shù)據(jù)提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

三、大數(shù)據(jù)應(yīng)該是業(yè)務(wù)過程分析而不是財務(wù)結(jié)果分析

企業(yè)目前使用的BI系統(tǒng)大多是面向財務(wù)結(jié)果的分析系統(tǒng)，主要是企業(yè)高層分析財務(wù)指標(biāo)用的，而大數(shù)據(jù)應(yīng)該是面向業(yè)務(wù)過程分析，即貫穿于企業(yè)各職能部門的業(yè)務(wù)主線，在日常工作中就要活用大數(shù)據(jù)，如商品部與營運部每天都要分析商品構(gòu)成評價、商品動向分析、ABC分析、趨勢分析、矩陣分析、商品動向的地區(qū)間對比分析、滯銷商品分析、新品與重點商品的銷售分析等等。通過每日分析就能及時發(fā)現(xiàn)問題所在，迅速調(diào)整經(jīng)營決策。

四、大數(shù)據(jù)更強調(diào)的是業(yè)務(wù)模型而非技術(shù)本身

目前國內(nèi)BI(一般稱為商業(yè)智能)系統(tǒng)應(yīng)用好的企業(yè)遠(yuǎn)低于ERP的應(yīng)用，原因并非BI技術(shù)架構(gòu)的問題，而是業(yè)務(wù)模型不知道如何建立，業(yè)務(wù)部門也很難說清楚他們要什么樣的報表才是業(yè)務(wù)最優(yōu)的報表，而IT技術(shù)構(gòu)建者是很難理解業(yè)務(wù)模型的。對比日本與中國BI分析系統(tǒng)的特點，中國企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者喜歡看類似于儀表盤、駕駛艙的很炫的界面，最好還要有智能報警器，而日本企業(yè)只看二維的數(shù)據(jù)表格，數(shù)據(jù)很枯燥，但卻很實用。

五、日本廣泛在用的零售業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

日本零售業(yè)到底在用什么樣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)？最核心的有三點：1、一定要有銷售計劃或預(yù)算系統(tǒng)：通過預(yù)算的銷售額、毛利、折扣率、來客數(shù)與實際結(jié)果的對比，找出差異并分析原因，從而修正下一次計劃，日益精進(jìn)，最終目的是提高計劃的精確性，從而在商品開發(fā)、生產(chǎn)、物流配送時就能精確地分配資源，不浪費，這也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中國的BI系統(tǒng)強調(diào)工具的靈活性與強大，可以讓企業(yè)自由拖拽，其結(jié)果分導(dǎo)致各業(yè)務(wù)部門拉出來的數(shù)據(jù)差異較大，無法形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語言，而日本BI系統(tǒng)強調(diào)的是定型分析，將各業(yè)務(wù)部門要分析的報表固定成統(tǒng)一的報表格式，這樣每周開經(jīng)營分析會議時各業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)就完全統(tǒng)一了；3、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)重要：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是ERP系統(tǒng)中能看到的信息，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來自于員工每一次假設(shè)-驗證后形成的經(jīng)驗信息，相當(dāng)于是員工經(jīng)常試錯后的日志記錄，這樣的日志一定要記入系統(tǒng)，等來年同比時作為重要的參考信息，舉例來說，在做周同比分析時，某門店附近學(xué)校運動會去年與今年的春季運動會并不在同一周舉行，則同比分析時就要找出舉辦運動會的不同周數(shù)去對比。這個現(xiàn)象也能解釋一個問題：為什么一家優(yōu)秀的門店店長去了別的門店當(dāng)?shù)觊L后，業(yè)績不升反降，原因是這個優(yōu)秀的店長不了解新門店的過去的試錯經(jīng)驗，也就是說門店的知識沉淀工作不充分，知識都被原來的店長記在大腦里帶走了，沒有沉淀到IT系統(tǒng)中去。而市面上常見的KM知識管理系統(tǒng)流于形式變成OA辦公系統(tǒng)了，最好的做法是把日志信息記錄到POS系統(tǒng)里面，作為門店的知識管理系統(tǒng)。

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四、制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三個因素

制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三個因素

通過對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的分析，我們可以看到，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，各大公司都已開占位，隨著高性能計算機、海量數(shù)據(jù)的存儲和管理的流程的不斷優(yōu)化，技術(shù)能夠解決的問題終將不會成為問題。我們認(rèn)為，真正會制約或者成為大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用瓶頸的有三個環(huán)節(jié)：

第一、數(shù)據(jù)收集和提取的合法性，數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)和數(shù)據(jù)隱私應(yīng)用之間的權(quán)衡。

任何企業(yè)或機構(gòu)從人群中提取私人數(shù)據(jù)，用戶都有知情權(quán)，將用戶的隱私數(shù)據(jù)用于商業(yè)行為時，都需要得到用戶的認(rèn)可。然而，目前，中國乃至全世界對于用戶隱私應(yīng)當(dāng)如何保護(hù)、商業(yè)規(guī)則應(yīng)當(dāng)如何制定、觸犯用戶的隱私權(quán)應(yīng)當(dāng)如何懲治、法律規(guī)范應(yīng)當(dāng)如何制定等等一系列管理問題都大大滯后于大數(shù)據(jù)的發(fā)展速度。

德勤認(rèn)為，未來很多大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在最初發(fā)展階段將會游走在灰色地帶，當(dāng)商業(yè)運作初具規(guī)模并開始對大批消費者和公司都產(chǎn)生影響之后，相關(guān)的法律法規(guī)以及市場規(guī)范才會被迫加速制定出來。可以預(yù)計的是，盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)層面的應(yīng)用可以無限廣闊，但是由于受到數(shù)據(jù)采集的限制，能夠用于商業(yè)應(yīng)用、服務(wù)于人們的數(shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于理論上大數(shù)據(jù)能夠采集和處理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源頭的采集受限將大大限制大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用。

第二、大數(shù)據(jù)發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)需要產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的企業(yè)達(dá)成競爭與合作的平衡。

大數(shù)據(jù)對基于其生態(tài)圈中的企業(yè)提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產(chǎn)業(yè)鏈的宏觀把握，單個企業(yè)僅僅基于自己掌握的獨立數(shù)據(jù)，無法了解產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，對消費者做出的判斷和影響也十分有限。

在一些信息不對稱比較明顯的行業(yè)，例如銀行業(yè)以及保險業(yè)，企業(yè)之間數(shù)據(jù)共享的需求更為迫切。例如，銀行業(yè)和保險業(yè)通常都需要建立一個行業(yè)共享的數(shù)據(jù)庫，讓其成員能夠了解到單個用戶的信用記錄，消除擔(dān)保方和消費者之間的信息不對稱，讓交易進(jìn)行的更為順利。然而，在很多情況下，這些需要共享信息的企業(yè)之間競爭和合作的關(guān)系同時存在，企業(yè)在共享數(shù)據(jù)之前，需要權(quán)衡利弊、避免在共享數(shù)據(jù)的同時喪失了其競爭優(yōu)勢。此外，當(dāng)很多商家合作起來，很容易形成賣家同盟而導(dǎo)致消費者利益受到損失，影響到競爭的公平性。

大數(shù)據(jù)最具有想象力的發(fā)展方向是將不同的行業(yè)的數(shù)據(jù)整合起來，提供全方位立體的數(shù)據(jù)繪圖，力圖從系統(tǒng)的角度了解并重塑用戶需求。然而，交叉行業(yè)數(shù)據(jù)共享需要平衡太多企業(yè)的利益關(guān)系，如果沒有中立的第三方機構(gòu)出面，協(xié)調(diào)所有參與企業(yè)之間的關(guān)系、制定數(shù)據(jù)共性及應(yīng)用的規(guī)則，將大大限制大數(shù)據(jù)的用武之地。權(quán)威第三方中立機構(gòu)的缺乏將制約大數(shù)據(jù)發(fā)揮出其最大的潛力。

第三、大數(shù)據(jù)結(jié)論的解讀和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)分析的層面上揭示各個變量之間可能的關(guān)聯(lián)，但是數(shù)據(jù)層面上的關(guān)聯(lián)如何具象到行業(yè)實踐中？如何制定可執(zhí)行方案應(yīng)用大數(shù)據(jù)的結(jié)論？這些問題要求執(zhí)行者不但能夠解讀大數(shù)據(jù)，同時還需深諳行業(yè)發(fā)展各個要素之間的關(guān)聯(lián)。這一環(huán)節(jié)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展但又涉及到管理和執(zhí)行等各方面因素。

在這一環(huán)節(jié)中，人的因素成為制勝關(guān)鍵。從技術(shù)角度，執(zhí)行人需要理解大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠解讀大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論；從行業(yè)角度，執(zhí)行人要非常了解行業(yè)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的流程的關(guān)系、各要素之間的可能關(guān)聯(lián)，并且將大數(shù)據(jù)得到的結(jié)論和行業(yè)的具體執(zhí)行環(huán)節(jié)一一對應(yīng)起來；從管理的角度，執(zhí)行人需要制定出可執(zhí)行的解決問題的方案，并且確保這一方案和管理流程沒有沖突，在解決問題的同時，沒有制造出新的問題。這些需求，不但要求執(zhí)行人深諳技術(shù)，同時應(yīng)當(dāng)是一個卓越的管理者，有系統(tǒng)論的思維，能夠從復(fù)雜系統(tǒng)的角度關(guān)聯(lián)地看待大數(shù)據(jù)與行業(yè)的關(guān)系。此類人才的稀缺性將制約大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

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