在关于设备机能，供给商关键绩效指标(KPI)和库存程度的每周申报之间，更多的数据可能是供给链治理者最不肯意处理的工作。

“所以，须要确保你有一个营业案例，测验测验图解决一个营业问题，”他弥补说。

然而，天天有更多的数据赓续出现：根据IBM公司的查询拜访申报，全球天天创造2.5EB字节的数据(即10亿千兆字节)。但它并不老是如许。根据IBM公司的计算，世界上90%的数据只是在以前两年创建的，并且申报中显示，企业应用数据可以节俭数百万美元，并以前所未竽暌剐的方法进步工作效力。

当企业袈浃算收紧时，治理人员采取大年夜数据以进步效力，这并不奇怪。毕竟，很多公司花费十多年时光来引进或进级数据处理体系，并采取云计算和/或物联网。如今，供给链治理者被请求应用这些数据，是以这说起来轻易，做起来难。

人们须要熟悉到盲目启动项目所面对的挑衅，JDA软件公司实验室负责人SureshAcharya对于大年夜数据的应用进行懂得析。

1.本身的营业案例是什么?

也许当治理人员试图应用数据时，其最大年夜的问题是在脑筋中没有一个可以或许解决的案例。当开端一个新项目时，供给链治理者应当有一个特定的营业问题要解决(比如，库存多余)，并可以或许量化(削减5%，将节俭若干费用)。

“如不雅你大年夜数据中找出须要解决的营业问题，那么这真的是本末倒置。”Acharya说。“你想要说的是：这是我想要解决的问题，是我所拥有的数据。那么是否计算收集或者购买和订阅，以赞助解决这个问题?”

2.有精确的数据源吗?

Acharya说，“没有什么是令人望而却步的，有一个办法可以做到这一点。”他指出，供给链治理者在启动一个新项目之前必须问本身五个问题：

推敲到一个大年夜数据项目作为一个须要解决的问题，而不是一个要完成的项目，这可能会注解今朝可用的数据不是解决这个问题所需的信息。

“如不雅要查看库存或缺货情况，你有库存的数据吗?你有关于发卖点或订单吗?或任何工作都可能是数据。你应当对想要解决的营业问题和拥有的数据源进行调剂。”Acharya说。

3.你的数据是否可用?

与第二个问题类似，供给链治理人员必须可以或许推敲若何记录和存储可以用来解决其营业案例的数据。

存在几种类型的数据，但无论数据是构造化的┞氛样非构造化的，内生的或外生的，可以基于数据项目标性质来区分。换句话说，零售商和制造商可以收集各类非构造化数据，例如对产品的客户评论。然则，每一方收集，量化，分析数据的方法不合，是以根据他们的营业案例的须要可能完全不合。可以或许收集数据集不使它可用;营业实例的参数决定它是否可用。

“如不雅你认为有很多半据，但却没有真正检查是否会增长或赞助解决营业问题，那么你须要退一步并想办法解决。”Acharya说。

4.算法是否存在?

一旦贸易案例被肯定，并且可用数据被断定为相干和有效，企业必须确保问题可以基于当前可用的算法来解决...如不雅它不克不及，最浩揭捉?找一个更好的解决筹划。

“这并不是说只要稀有据，就必定有办法来赞助你解决它。无论对于学术界照样业界来说，有些问题确切是新的，这些问题尚未获得解决。”Acharya说。

“可能有一种办法来解决它，但这个具体问题可可能没有解决，所以你也须要做好摸索算法的预备。”他弥补说。

5.样本是什么?

提出此问题可能有助于在持续实施项目之前肯定必须收集哪些其他数据。也许须要来自供给商的附加产品信息，或者来自零售商的不合发卖点信息。如不雅合作伙伴不克不及供给此信息，则可能须要一种新的办法。

如不雅所有上述前提都能知足，那么大年夜数据项目是可行的。然而，只是因为可以做到，并不料味下落行者应当急于实施。

“所有这一切都应当起首在一个异常小的样本长进行测试。”Acharya说，“你想测验测验一下小样本，然后如不雅它是可行的，已经解决了问题，那么可以开妒攀扩大年夜范围。“

就像临盆运行须要原型和样本一样，大年夜数据项目须要一个测试研究来肯定可行性。在幻想情况下，如许的项目将创建可操作的结不雅，然则如不雅算法或实施办法有问题，结不雅可能获得缺点的解决筹划。对于人们来说，不克不及实施项目总比缺点实施项目要好。

【义务编辑：武晓燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：启动大数据项目之前需要问的5个问题

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34583.html

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