大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理永無止境,因?yàn)閿?shù)據(jù)不斷被更新,大數(shù)據(jù)的作業(yè)模型不斷在改進(jìn),分析、處理和應(yīng)用技術(shù)也在不斷進(jìn)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(xì)管理卻十分缺少。精細(xì)管理有一個(gè)步驟是數(shù)據(jù)采集,這個(gè)過程務(wù)必須要十分詳細(xì)、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(xì)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(shí)代數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)精細(xì)管理的意義

    無論是數(shù)據(jù)挖掘,還是精細(xì)管理,在大數(shù)據(jù)時(shí)代都有著十分重要的意義,因?yàn)橥ㄟ^分析,我們可以提出提供決策的意見與建議,這些都是靠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持的。目前,世界五百強(qiáng)企業(yè)中絕大多數(shù)在提出管理建議時(shí),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(shí)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(xué)合理的建議。此外, 數(shù)據(jù)本身其實(shí)是會(huì)“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(jìn)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(shí)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(wù),更好地完成企業(yè)的各項(xiàng)工作。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代如何進(jìn)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(zhǔn)備階段、挖掘階段以及結(jié)果的表達(dá)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(xì)分化,實(shí)施更具有針對性的營銷,找到更有價(jià)值的客戶群體。可以在進(jìn)行正式分類前先進(jìn)行一次估計(jì),然后根據(jù)估計(jì)結(jié)果對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分類,再進(jìn)行修正直到達(dá)到更好。

    對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測有著十分重要的意義,這是對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘的一個(gè)不能缺少的過程,也是對于數(shù)據(jù)挖掘更為高級的應(yīng)用。預(yù)測不僅是估計(jì)大數(shù)據(jù),更要求根據(jù)這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)判。預(yù)測要對以前做好的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析整理,對它所代表的現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行抽象,初步得到最基本的模型,然后從信度及效度兩個(gè)方面對模型進(jìn)行檢驗(yàn),確保建立的模型的準(zhǔn)確性。建立模型只是一個(gè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬的過程,其目的是通過這一過程對未來趨勢進(jìn)行預(yù)測,盡量達(dá)到準(zhǔn)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(jī)制,使預(yù)測成為可能并有準(zhǔn)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(cái)富,因?yàn)閺倪@些數(shù)據(jù)之中我們能夠預(yù)測未來。預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的過程,據(jù)統(tǒng)計(jì),目前有關(guān)預(yù)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(gè)過程有待于進(jìn)一步提高和改進(jìn)。現(xiàn)實(shí)世界是復(fù)雜的,雖然說預(yù)測技術(shù)到目前有了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,但是預(yù)測只是預(yù)測,永遠(yuǎn)都替代不了現(xiàn)實(shí),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(dāng)前的業(yè)務(wù)。目前,可以運(yùn)用于大部分企業(yè)應(yīng)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(yù)測模型。還有一些是專業(yè)級統(tǒng)計(jì)應(yīng)用軟件,比如矩陣實(shí)驗(yàn)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(shí)代數(shù)據(jù)精細(xì)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(xì)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(xì)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?yàn)辇嫶蟮臄?shù)據(jù)量在目前并不會(huì)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(dá)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(xì)管理都是一種推動(dòng)力量,有利于推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理為其提供了管理方面的基礎(chǔ),同時(shí)為差異化競爭提供了原始理論方面的強(qiáng)有力支撐。目前大型企業(yè)在精細(xì)管理方面存在著不少問題,正是由于這些問題的存在才導(dǎo)致企業(yè)主營業(yè)務(wù)缺乏方向性、針對性、導(dǎo)向性以及向心性等諸問題。

結(jié)束語

    “大數(shù)據(jù)時(shí)代”這個(gè)概念的出現(xiàn)只有短短數(shù)年時(shí)間,但是這個(gè)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(shí)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(xì)管理在這個(gè)嶄新的大數(shù)據(jù)時(shí)代中具有非同一般的重要意義。