大數(shù)據(jù)的精細管理永無止境,因為數(shù)據(jù)不斷被更新,大數(shù)據(jù)的作業(yè)模型不斷在改進,分析、處理和應用技術(shù)也在不斷進步。就我國目前狀況而言,我國存在著非常大量的數(shù)據(jù),但是對這些數(shù)據(jù)的精細管理卻十分缺少。精細管理有一個步驟是數(shù)據(jù)采集,這個過程務必須要十分詳細、資料完備,只有這樣,我們才能在數(shù)據(jù)中找到我們所需要的客觀信息,才能更好地分析處理數(shù)據(jù)。目前,我國的大型互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大都十分重視數(shù)據(jù)的采集工作,這對于未來的數(shù)據(jù)精細管理的作用至關(guān)重要,在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析中有著舉足輕重的地位。

    (四)大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)精細管理的意義

    無論是數(shù)據(jù)挖掘,還是精細管理,在大數(shù)據(jù)時代都有著十分重要的意義,因為通過分析,我們可以提出提供決策的意見與建議,這些都是靠強大的數(shù)據(jù)支持的。目前,世界五百強企業(yè)中絕大多數(shù)在提出管理建議時,都需要大量數(shù)據(jù)為其作為理論依據(jù)。而在我國,即使是中小企業(yè),也在分析、解決問題時開始傾向于用數(shù)據(jù)說話,如若沒有大量數(shù)據(jù),便沒有理論依據(jù),也就無法提出科學合理的建議。此外, 數(shù)據(jù)本身其實是會“說話”的,只不過這些話需要自己找出來,在對這些數(shù)據(jù)進行分析處理之后,就可能從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)所需要的東西。大量的數(shù)據(jù)中其實隱藏著很多寶藏,比如客戶的喜好及市場未來的可能發(fā)展趨勢等,這些對于企業(yè)有極其重要的意義,只有更加了解、接近市場的企業(yè),才能從競爭中脫穎而出。企業(yè)必須依靠大量數(shù)據(jù)的分析才能更好地為客戶服務,更好地完成企業(yè)的各項工作。

二、大數(shù)據(jù)時代如何進行數(shù)據(jù)的深度挖掘

    由于企業(yè)對大數(shù)據(jù)資源有開發(fā)方面的需求,于是便有了數(shù)據(jù)的深度挖掘。企業(yè)擁有大量寶貴的數(shù)據(jù)資源,它們都希望從中提煉出最有用的信息與線索。深度數(shù)據(jù)挖掘包括了準備階段、挖掘階段以及結(jié)果的表達和解釋工作。數(shù)據(jù)挖掘的手段也有很多,諸如關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析、特異群組分析以及演變態(tài)勢分析等。

    根據(jù)數(shù)據(jù)中的差異性,可以很好地建立分類模型,這樣做有十分明顯的作用,它能夠把狀態(tài)細分化,實施更具有針對性的營銷,找到更有價值的客戶群體。可以在進行正式分類前先進行一次估計,然后根據(jù)估計結(jié)果對數(shù)據(jù)進行預分類,再進行修正直到達到更好。

    對數(shù)據(jù)進行預測有著十分重要的意義,這是對數(shù)據(jù)進行深度挖掘的一個不能缺少的過程,也是對于數(shù)據(jù)挖掘更為高級的應用。預測不僅是估計大數(shù)據(jù),更要求根據(jù)這些大數(shù)據(jù)進行準確的預判。預測要對以前做好的大數(shù)據(jù)集進行分析整理,對它所代表的現(xiàn)實世界進行抽象,初步得到最基本的模型,然后從信度及效度兩個方面對模型進行檢驗,確保建立的模型的準確性。建立模型只是一個對數(shù)據(jù)進行模擬的過程,其目的是通過這一過程對未來趨勢進行預測,盡量達到準確。數(shù)據(jù)本身是過去的,從這一方面來說它們只能代表過去,但是我們可以通過模型找到其產(chǎn)生的基本機制,使預測成為可能并有準確性。過去的數(shù)據(jù)并不只是能夠表示過去,它們是十分珍貴的財富,因為從這些數(shù)據(jù)之中我們能夠預測未來。預測是一個復雜的過程,據(jù)統(tǒng)計,目前有關(guān)預測已經(jīng)存在的模型已經(jīng)有了幾百種,就算是最常用模型的也有好幾十種,因此這個過程有待于進一步提高和改進。現(xiàn)實世界是復雜的,雖然說預測技術(shù)到目前有了突飛猛進的發(fā)展,但是預測只是預測,永遠都替代不了現(xiàn)實,而且任何已經(jīng)存在的模型都不一定比量身定做出來的更符合當前的業(yè)務。目前,可以運用于大部分企業(yè)應用的模型有很多種,包括多元回歸、非線性回歸、AR模型、MA模型等各種各樣的預測模型。還有一些是專業(yè)級統(tǒng)計應用軟件,比如矩陣實驗室、SAS、SPSS、MATLAB等,這些也為深度數(shù)據(jù)挖掘提供了便利條件。

三、大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)精細管理淺析

    如果說數(shù)據(jù)挖掘提高了企業(yè)的洞察力,那么大數(shù)據(jù)管理的精細程度則為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)管理方面的保障。目前,大數(shù)據(jù)的精細管理僅限于大型企業(yè),尤其是互聯(lián)網(wǎng)或其他高科技企業(yè),因為龐大的數(shù)據(jù)量在目前并不會出現(xiàn)于普通百姓之家,即使一些企業(yè)有數(shù)十年的數(shù)據(jù)量,也都沒有達到大數(shù)據(jù)的水平。不管是以利潤為中心,還是以客戶為中心,大數(shù)據(jù)的精細管理都是一種推動力量,有利于推動企業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的精細管理為其提供了管理方面的基礎(chǔ),同時為差異化競爭提供了原始理論方面的強有力支撐。目前大型企業(yè)在精細管理方面存在著不少問題,正是由于這些問題的存在才導致企業(yè)主營業(yè)務缺乏方向性、針對性、導向性以及向心性等諸問題。

結(jié)束語

    “大數(shù)據(jù)時代”這個概念的出現(xiàn)只有短短數(shù)年時間,但是這個概念已經(jīng)滲透到五洲四海,與之伴隨的則是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘與管理革命。我國的大型企業(yè)都十分重視對大量數(shù)據(jù)的獲取與掌握,這充分說明,數(shù)據(jù)挖掘與精細管理在這個嶄新的大數(shù)據(jù)時代中具有非同一般的重要意義。