中小组织的大数据集成

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#大数据 #商业智能 #云计算 #中小企业

中小组织的大数据集成：商业智能与云计算

1. 引言

在思考大数据时，有必要认识到我们当前所处的信息时代，每个人口袋里都有手机，每个背包里都有笔记本电脑，大型技术系统每天都在运行，每秒都在发送数据和数据，显然，当今世界的数据比以往任何时候都多，但这还不是全部，因为数据每天都在持续增长。一个明显的例子是2000年在新墨西哥州建造的斯隆数字巡天望远镜。在最初几周内，这台望远镜收集的信息就超过了天文学历史上积累的全部信息，但这只是今天我们所面临的数据洪流中的一个微小例子。正是由于这些大数据，正在彻底改变世界、组织、人们以及技术 [1]。

高德纳提出了关于大数据最全面的定义之一：大数据是具有高体量、速度和多样性的信息资产，需要创新高效的处理方案，以提升组织中的知识水平和决策能力 [1]。

21世纪带来了许多变化，企业或组织应当意识到，这些变化可能在技术发展及其在组织流程中的应用方面直接影响或间接影响它们，企业必须适应这些变化才能长期生存，否则将注定失败。

世界经济的全球化对本地产业构成了重大挑战，制造业正推动其下一次转型：预测性制造。为了提升竞争力，制造商必须采用高级分析和基于信息物理系统的方法等新兴技术，以提高效率和生产力。随着向“物联网”的大力推进，数据变得越来越便宜且易于处理，从而促进了大数据的发展。

数据环境。这一现象需要关注和正确的工具，以将数据转化为有用的信息 [2]。

中小型企业（中小企业）的特点是基于不完整的信息和预测做出决策；然而，引入高质量数据可以显著提高其创新水平和竞争力。特别是在阿根廷，中小型企业占该国企业总数的96%，创造了私营部门60%的就业岗位。尽管这些指标在2004年至2014年间相对于大公司出现了生产力下降的情况，但通过创新和技术 [3] 有望改善这一状况。

2. 研究现状

随着90年代互联网的兴起，不断涌现出新的技术发现，这些技术使人类越来越依赖它们来完成日常活动。近年来，人类产生的数据量已超过历史上产生的数据总量，随之而来的是对符合每个用户需求的存储空间的需求，以及一种准确、快速、可靠地分析这些数据的方法，以支持对这些数据的研究对象进行决策 [4]。

大型跨国公司利用技术促进其增长，这转化为通过应对全球化的战略与其他公司竞争的能力；大型公司在经济中非常重要，但事实上，中小组织才是主要推动力。

管理者和/或高管需要将原始数据转化为有价值的信息以做出有效决策，如组织认知循环（意义建构、决策、知识创造）所示。实证研究表明，数据展示是这一过程的促进因素，特别是其图形表示有助于数据的解释、交换与传输。此外，在企业所处的竞争性和动态环境中，这些工具在节省成本和时间方面具有显著影响，从而能够识别错误 [5]。

2.1. 大数据

大数据是大规模复杂数据集，无法使用传统的数据处理工具 [6] 进行管理。大数据分析使分析师、研究人员和商业用户能够利用以往无法访问或无法使用的数据做出更优、更快的决策。通过使用文本分析、机器学习、预测分析、数据挖掘、统计学和自然语言处理等高级分析技术，企业可以分析数据源以获取新知识，从而做出更好、更快的决策。接下来，我们将探讨大数据中存在的四个主要特征：数据量、数据产生速度、多样性以及价值。

2.1.1. 数据量

数据量指的是用于分析的大量数据，这可能是最广为人知且显著的特征。

2.1.2. 速度

此特性反映了数据流动的速度。

2.1.3. 多样性

它指的是可分析的不同数据类型的多样性。

2.2. 商业智能

Business intelligence (BI) 通常被用作大型组织决策支持系统（DSS）的通用术语。商业智能目前是信息技术组织中投资最大的领域，并多年来一直被全球首席信息官评为首要技术优先事项。决策支持的主要应用模式与所需支持的决策类型以及做出决策的管理者类型相关 [7]。

商业智能既是“一个过程，也是一件产品”。该过程包括组织用来开发有用信息或智能的方法，以帮助组织生存和发展。该产品则是使组织能够预测其“竞争对手、供应商”行为的信息。

客户、技术、收购、市场、产品和服务以及一般商业环境具有一定程度的确定性 [8]。

全球化迫使组织不断通过使用新技术来拓展，市场变得日益具有竞争力，尽管决策来自公司最重要的资产，已成为持续改进的武器。

如今，商业智能正被各组织越来越多地采用，原因是高级管理层需要信息，并且信息在战略层面的决策中具有重要性 [9]。

如今，预测分析通过使用专用软件，在决策时能够产生确定性，决策基于现实而非直觉。

传统BI系统提供用于在数据仓库中组织和存储数据的工具，其中数据通过多维模型进行建模，以表示分析轴。关键绩效指标可从该模型中计算得出，并在静态控制面板 [10] 中向用户展示。

2.3. 云计算

云计算是一种通过互联网向组织和教育机构提供计算资源的尖端技术。谷歌应用、微软教育云、亚马逊网络服务和IBM云学院等云计算服务有助于大学促进教学、学习、研究及其他发展活动 [11]。

云计算是一个适用于教育、商业、政治、经济等各个领域的术语，因其灵活且可扩展，能够满足各种需求，广泛应用于存储、收发信息以及通信等方面。

云计算为组织带来了新的能力，如成本效益、可扩展性、进入全球市场的机会、易用性、灵活性以及对环境变化的快速适应能力。云计算在创新和组织敏捷性方面发挥着重要作用。尽管该技术为组织提供了巨大的机遇，但在许多组织中，特别是在发展中国家，其采用和迁移率仍然较低。一个主要问题是，在以往关于云计算采用的研究中，所考虑的因素较为有限 [12]。

采用云计算令人担忧，因为许多组织仍然不了解这类技术工具，这可能是由于缺乏知识、抵制变革，或担心应用这些技术需要巨额投资。

3. 方法论

本研究基于定性方法，因为其目标更侧重于描述和解释而非测量。从这一角度来看，本研究的第一部分被定义为文献研究，因为它包含对当前数据管理技术与存储趋势的描述，以支持企业实现研究目标。为了达成研究目标，首先开展了关于大数据、商业智能和云计算的文献综述。

查阅了Scopus、Science Direct、Dialnet、IEEE计算机学会和谷歌学术数据库。

4. 中小组织中的大数据集成

大数据技术的使用在商业层面已经得到广泛且成熟的应用，大型公司通过在其数据分析中应用此类技术来支持决策，并更好地了解其消费者和环境，这是业界普遍知晓的常识 [13]。

中小企业没有能力开展传统的大数据项目，但有许多公司正在提供基于大数据的服务，这些服务对中小企业非常有用。许多中小企业都能负担得起这些服务的成本，他们只需考虑自己需要哪种类型的服务，以及哪些信息对他们的业务至关重要 [14]。

中小企业进行数据分析的最佳方法是采用云服务，因为这些服务不需要大量投资，大多数无需初始投入，且费率不会给企业带来较大的开支负担。这些服务包括大型公司提供的解决方案，例如IBM及其Watson Analytics产品，以及中小型公司提供的服务，专注于数据处理并利用大数据向其他公司提供服务的公司 [14]。

4.1. 中小型企业的大数据服务

中小型企业在云端有多个可选平台，这些平台成本低廉且能获得出色的效果。其中一些提供此类服务的重要平台包括：

4.1.1. 谷歌分析

是由谷歌提供的网络分析工具，用于帮助客户跟踪用户事件和人口统计信息。该工具的主要目的是跟踪用户如何与整个网页进行交互，以及这种交互如何与其他页面相关联 [15]。

4.1.2. 国际商业机器沃森分析

沃森提供的基于云的自然语言理解服务提供了一系列自然语言处理（NLP）功能，使用户能够从文本中提取关键元数据，包括实体、关系、概念、情感和情绪 [16]。

4.1.3. ompyte

它旨在实时了解竞争对手的在线策略，并以一种简单、快速且经济实惠的方式帮助任何公司或企业做出响应。

4.1.4. Sumall

它是一个允许企业掌控自身数据的网站。Sumall 是一项商业信息管理服务，可跟踪和整合有关企业的信息。

中小企业要从大数据分析技术中受益，面临的巨大挑战是了解最适合其业务、员工潜力以及数据和想要进行的研究类型的各类工具和方法 [13]。

数据分析主要是从现有数据中提取信息，因此最重要的是拥有数据，且数据越可靠越好。

中小企业必须记录并存储其运营数据，以便与来自社交媒体、传感器等外部来源的数据一起进行分析。如果未记录可能导致这些参数变化的相关行动，则跟踪企业在社交媒体上的声誉或销售趋势变化是毫无意义的。如果无法将原因与结果关联起来，就很难提取出能够改进流程、优化客户关系并避免重犯以往错误的有效知识。这项任务成本较高，且在当前许多中小企业的文化中尚未得到重视，但无法衡量的事物几乎无法分析，而没有分析就无法获取知识，因此管理应依靠能够促进此项工作的工具 [14]。

为了在大数据中获取企业的真实价值，必须使用适当的工具来管理广泛且多样化的海量数据，并具备在公司业务背景下对其进行分析的能力。