美國企業(yè)依然是大數據領頭羊

Gartner最近發(fā)布了大數據分析報告。報告顯示雖然亞太地區(qū)目前落后于美國，但從亞太地區(qū)企業(yè)的增長勢頭來看，未來兩年之內會很快超過美國。該報告稱，全球范圍內的媒體和通訊行業(yè)以及銀行金融領域都站在了大數據投資的最前沿，而這一結果反映最明顯的就是在澳洲。

根據報告顯示目前澳大利亞聯(lián)邦銀行和一些零售商已經成為目前大數據的先行者之一。而在我國，電商以及航空公司也紛紛開始進行大數據的部署與實施。

目前美國依然是領跑者

根據相關資料顯示，目前美國有超過三分之一的企業(yè)已經開始投資大數據，遠遠高出于其他地區(qū)。我們可以從下圖看出目前美國企業(yè)有37.8%的企業(yè)開始進行大數據項目，而歐洲是26.8%，亞太地區(qū)為25.6%，拉丁美洲只有17.8%.

全球大數據部署情況統(tǒng)計圖

然而，亞洲的企業(yè)顯示了極大的大數據雄心，另外44.7％將投資于未來兩年內，這是其他地區(qū)的企業(yè)所沒有的，由此看來，未來兩年亞太地區(qū)的企業(yè)的大數據部署量會大大增加。

大數據分布的行業(yè)分析與前景

從大數據企業(yè)的分布行業(yè)來看，目前媒體和通訊是最先接受并且進行實施大數據項目的行業(yè)。我們可以看到很多根據大數據分析來拍攝的影視劇、電影等等。銀行和服務業(yè)在第二梯隊，畢竟用戶的需求還是這些行業(yè)生存的關鍵。最為落后的就是政府與公用事業(yè)上的投入。

就拿銀行業(yè)來說，銀行需要分析用戶的消費習慣，用戶的消費水平，而這些數據量往往是非常驚人的，但一旦從中得出用戶的使用習慣，銀行就可以根據用戶的習慣來推送不同的服務，從用戶的反饋信息中對自身服務進行更好的改造和完善。

比如澳大利亞聯(lián)邦銀行就根據自身的大數據分析項目推出了相關服務，銀行可以提供個性化和優(yōu)化過后的服務，并且可以在任何時間提供個任何客戶，這是完全根據大數據的處理能力才能做到。

將大數據產品放到櫥窗里

澳大利亞聯(lián)邦銀行的大數據項目成果非常明顯，尤其是在其產品與服務方面。該家銀行將大數據分析得出的結果運用在廣告投放上，越來越多的用戶開始主要到這些廣告，從而用戶也隨之越來越多。大數據分析幫助銀行業(yè)尋找到了數據的價值，尋找到了更多的商機。

澳大利亞聯(lián)邦銀行在廣告中展示了自身的交易比例，而這恰恰給銀行一個有力的競爭武器，它把這些數據轉化為專門為客戶服務的信息與相關的個性化產品，這樣可以是一個非常好的數據轉化的案例。在一些行業(yè)中，對于數據的壟斷是企業(yè)占據統(tǒng)治地位的強力支持。

這些數據對于企業(yè)本身來說也是一個創(chuàng)造價值的手段。企業(yè)將自身的用戶數據進行分析歸類，并且將每一條數據按照一定的規(guī)律進行整合，再將數據出售給需要的其他企業(yè)，這樣，一個完整的數據分析鏈條就形成了。

比如，零售業(yè)的企業(yè)獲得了這些數據后就可以根據不同的用戶消費習慣進行促銷活動。就比30～35歲的已婚男士通常都是在晚上下班的時候去超市消費，而女性更喜歡在下午或者中午的時候進行消費。

根據Gaerner的研究報告顯示，全球最落后的大數據投資部門是政府部門，但目前已經有相當一部分國家的政府部門開始建設自身的大數據項目。包括組建國民的數據信息庫，對國民的健康情況進行錄入統(tǒng)計。甚至在總統(tǒng)選舉的時候，我們也能看到大數據的身影。

舉個例子，美國總統(tǒng)奧巴馬在進行選舉的時候，他的后勤團隊就根據大數據分析得出的結果擊敗了對手。這也就是說，大數據并不是局限于商業(yè)環(huán)境下。我們可以認為，只要有數據的環(huán)境下就有大數據，關鍵是你是否愿意發(fā)現(xiàn)這些數據并且加以利用。

公共服務的大數據戰(zhàn)略是并行具有卓越性能的政府數據分析中心，該中心需要深入分析社會各個方面收集來的數據，并且加以分析。這些數據可以提高政府的自我反省能力，這樣政府在進行相關工作的時候就會得到很多指引。

企業(yè)最關鍵的大數據項目上最關鍵的地方就是數據的戰(zhàn)略方向以及數據的重組工作。這些措施包括最佳實踐指南大數據，識別大數據壁壘，提高技能，生產用于負責數據分析和信息資產登記指導，并及時了解大數據技術。

一個確定的行動要點是為了"提高技能和大數據分析的經驗"，是一個挑戰(zhàn)，這不是唯一的政府，也不是澳大利亞。的分析技能的缺乏在Gartner的研究報告強調指出，前三名大數據的挑戰(zhàn)之一，確定如何從大數據得到的價值和定義大數據戰(zhàn)略在一起。

大數據將成為一個完整的服務體系

悉尼科技大學的數據分析資源非常的匱乏。其高級分析研究所將提供有關數據和分析科學研究，旨在幫助生產的畢業(yè)生深入分析技能。它已經與合作組織和政府部門，如微軟研究院，諾基亞，AMP，SAS，IBM，西太平洋銀行，稅務局，和人類服務部。如果澳大利亞成為亞太地區(qū)的加速收大數據的Gartner的研究報告預測的一部分。

其他一些挑戰(zhàn)，將決定的速度，澳洲組織接受數據分析?？朔_定Gartner的研究前兩名大數據的挑戰(zhàn) - 確定如何從大數據得到的價值和定義大數據戰(zhàn)略 - 將是關鍵。

這些挑戰(zhàn)是一個無法回避的障礙組織起了大數據路徑上。正如Gartner的報告指出，最初的努力開始有知識收集，并隨后策略設置。

那么企業(yè)轉移到概念驗證，并且，跟隨一個成功的試點，開始部署和使用數據分析工具，一個地步，投資上升。在Gartner的研究中，70％都使得大數據投資機構"已經移過早期的知識收集和戰(zhàn)略的形成階段，進入試點（44％）和部署（25％）"。

然而，對于企業(yè)采用大數據現(xiàn)在，學習曲線要保持越來越短，由于成功的早期采用者，他們可以學習的人數不斷增加。例如，最早的大數據的采用者 - 全球網上業(yè)務，如谷歌，亞馬遜，雅虎和Facebook - 都必須經歷一個試驗和試點過程中。這些開創(chuàng)性的企業(yè)不得不規(guī)劃自己當然，在很多情況下，他們甚至不得不發(fā)明了一些，今天被認為是至關重要的大數據的工具，例如。大數據采用現(xiàn)在受益于原來的先驅者的經驗，并從自己的國家和行業(yè)大數據的領導人。

在嘗鮮的價值鏈企業(yè)都可能在一個偉大的地方受益，因為早期采用者獲得最大的價值從大數據時，他們有權訪問的數據從整個供應鏈。這種方法的優(yōu)點和義務，并參與組織需要同意對數據所有權，治理和隱私，以及如何利用價值關系中的大數據專業(yè)知識的原則。

其他方面的發(fā)展可以幫助企業(yè)加速對大數據的回報。舉例來說，有價值的數據，現(xiàn)在可以從政府的數據集，采購往往是不收費的，如通過統(tǒng)計澳大利亞統(tǒng)計局公布的人口普查數據的表，這些數據都是可以幫助在校學生進行相關的學術研究。