IT外包服務 以數據為主導的決策方式所帶來的成功，極大影響了現在企業內部對高等統計式數據分析更為廣泛的興趣

數據分析技術熱情背后的交叉因素

2015-05-06 10:31 作者：admin 瀏覽量：

在《數據分析走向主流》（Goes）中，我解釋了為什么當前數據驅動的決策模型被如此廣泛地使用。同樣有趣的是，也許除了它的應用范圍之外，這種對數據分析技術的熱情背后的許多交叉因素。可能還有很多其他因素，但我想在這里介紹以下九個。（網絡外包公司）

1、全面質量管理（TotalIT外包服務，簡稱TQM）和六西格瑪管理計劃（six-sigma）培養了一代重視數據嚴格使用的產品經理。毫無疑問，6 Sigma 計劃已被濫用和誤解，但我認為以數據為主導的決策的成功極大地影響了當今組織內對高級統計數據分析的廣泛興趣。

2. 量化金融將運籌學、物理學、生物學、供應鏈管理等領域的思想應用于解決貨幣和市場問題。經過一些轉變，許多數據密集型技術，例如投資組合理論，現在正從正式的金融學科轉變為日常管理的工具。

3. 正如 CEO Eric Sc??hmidt 今年 8 月所說，我們現在在兩天內產生的信息量與人類自 2003 年以來的記錄一樣多。顯然，這個統計數據是以比特為單位的，這個估計會因高爆炸性而有偏差-定義視頻，但總體思路是正確的：個人和組織當前生成數據的速度遠遠快于任何人或程序收集、消化或對行動做出反應的速度。手機作為傳感和通信平臺做出了巨大貢獻，企業應用程序和圖像生成系統也是如此。世界上更多的地區現在配備了越來越標準化的數據檢測方式，其規模遠比以往任何時候都要大：狀態更新、全球定位系統 (GPS)、無線通信和其他“物聯網”

4. 在我們人類作為一個物種產生的數據比以往任何時候都多的時候，摩爾定律及其一些推論（例如硬盤驅動器的克萊德定律）正在創建一種計算架構，使數據處理更具成本效益比以往任何時候。當然，這些數據處理過程也產生了更多的數據IT外包服務，加劇了數據過載的問題。

5. 在推動實施 BPR/ERP、互聯網泡沫和面向服務的架構作為業務發展主題的努力失敗之后，供應商現在專注于數據分析。數據分析可用于銷售服務、硬件和軟件；它可以用于每個垂直細分市場；可適用于多種企業規模；它與其他宏觀層面的發展相關：智能電網、碳足跡、醫療保健成本控制、電子政務、營銷效率、精益制造（精益）等等。總之，許多供應商在其上市戰略中強調數據分析是有充分理由的。許多已完成的交易加強了這種對分析的承諾：SAP 對該公司的收購是其有史以來最大的一筆交易，而 IBM、甲骨文 ( )、微軟和其他公司已經在分析上花費了數十美元。1億美元收購相關公司。（辦公設備維修）

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