大資料失敗案例之七宗罪

2021-09-23 03:20:39 字數 2466 閱讀 9751

sicular的報告給出了足夠明晰的資訊,可以讓kropman和liu回去分享給各自的團隊,避免犯同樣的錯誤。

kropman說:「大資料專案的失敗不單單是因為某個原因,而是由多個因素一起導致的。」

對於大資料專案的失敗,sicular總結出7個主要原因,並劃分為三個大類:戰略、技能和分析。

戰略方面的失敗

1.組織惰性。某家旅遊公司系統通過web日誌資料的挖掘來提公升客戶洞察。結果證明,使用者在瀏覽**之後,隨後的消費行為模式與管理層所認為的不一致。當團隊匯報此事時,管理層認為不值一提。但是,該團隊並沒有放棄,並通過嚴密的a/b測試,回擊了管理層的輕視。

這個案例的最終結果,不是每個cio都能期盼的。但是,有一點是可以確定的:做好和管理層打交道的準備,讓他們充分理解大資料是什麼以及相應的價值。要說對cio們有什麼建議的話,sicular認為,不要在失敗的專案上過多糾纏,重新啟動乙個新的。

這個專案的失敗是由於問題的複雜性。在抽菸與否之間,該公司沒有注意到還有大片灰色地帶:很多人是先抽菸而後又戒菸了。在將問題簡單化動機的驅動下,這個部分被忽略了。「他們不是醫療健康方面的專家。」sicular分析到。為此,她提醒聽眾要對應用案例排定優先順序,先易後難,循序漸進。

技術層面的失敗

3.無法應對料想之外的問題。一家全球性公司的大資料團隊發現了很多深刻的洞察,並且計畫通過雲讓全公司共享。「為此,他們啟動了乙個雲中的專案。」sicular說。

sicular認為,這樣做是有風險的 – 乙個在受控的定製環境中獲得成功的專案,未必能適應於生產環境中。「這個團隊低估了效率方面的損耗。由於網路擁塞的問題,無法滿足全球各個分支順暢提交資料執行分析的需求。」sicular分析說。

該公司應該仔細思考下如何支撐大資料專案,梳理所需的技能並協調各it分支的力量進行支援。「由於網路、安全或基礎設施的問題,已經有太多的大資料專案栽了跟頭。你必須事先想清楚,需要哪些方面的人手加入到專案中來。」sicular表示。

4.缺乏大資料分析技能。一家零售公司的首席執行官不認同亞馬遜規模化、扁平化的服務模式,因此讓cio構建乙個客戶推薦引擎。專案最初的規劃是半年為期,但是團隊很快認識到諸如協同過濾(collaborative filtering)之類的概念無法實現。為此,乙個團隊成員提出做乙個「假的推薦引擎」,把床單作為唯一的推薦產品。

這個假引擎的工作邏輯是:買攪拌機的人會買床單,買野營書籍的人會買床單,買書的人會買床單。就是如此,床單是唯一的、預設的推薦品。

儘管可笑,這個主意其實並不壞,預設的推薦也能給企業帶來銷售上的提公升。但是,由於大資料相關技能的缺失,真正意義上的引擎未能實現。sicular表示,這是需要很長時間探索和積累的。儘管過程曲折而漫長,不過不用擔心,大資料的推進是有明確階段劃分的,對cio們來說可以有針對性地加以應對。這些階段包括:

·管理高層表示支援

·大資料戰略規劃形成

·進行各種測試和驗證

·流程上線並不斷完善(sicular稱之為戰術階段)

·投資回報開始顯現,企業真正體會到大資料的價值(sicular稱之為戰略階段)

·技術領先的企業開始構建真正的資料產品(sicular稱之為轉型階段)

資料分析本身的失敗

因此,cio在拿到資料之後,應該從不同角度進行加以審視,確保對資料的**、驗證方法、控制手段以及是否有髒資料等問題都能胸有成竹。

6.提出了錯誤的問題。一家全球領先的汽車製造商決定開展乙個情感分析專案,為期6個月,耗資1千萬美元。專案結束之後,該廠商將結果分享給經銷商並試圖改變銷售模式。然後,所得出的結果最終被證明是錯誤的。

「專案團隊沒有花足夠的時間去了解經銷商所面臨的問題或業務建議,從而導致相關的分析毫無價值。」sicular說。

對此,sicular提到了決策分析中的「滿意度(satisficing)」模型 -- 即放棄對最優結果的偏執,基於具體的情境,找到足夠好的解決方案。「耐下性子,去真正理解問題以及企業可能從中獲得的收益。」sicular解釋說。

7.應用了錯誤的模型。為了尋找可供借鑑的案例,一位在銀行工作的博士研究了其他行業的大資料成功應用。最終,他的目光落在了電信行業的客戶流失**模型上。

該銀行從電信業聘請了一位專家,後者也很快構建了評估使用者是否即將流失的模型。sicular表示,當時已進入評測驗證的最後階段,模型很快就將上線,而銀行也開始準備給那些被認為即將流失的客戶發出信件加以挽留。但是,為了保險起見,一位內部專家被要求對模型進行評估。

這位銀行業專家很快發現了令人驚奇的事情:不錯,那些客戶的確即將流失,但並不是因為對銀行的服務不滿意。他們之所以轉移財產(有時是悄無聲息的),是因為感情問題 -- 正在為離婚做準備。

了解模型的適用性、資料抽象的級別以及模型中隱含的細微差別,這些都是非常具有挑戰性的。「這是大資料分析的關鍵之一。」sicular表示。為了大資料專案的成功,cio還必須從道德、倫理和心理的角度進行思考。

原文發布時間為:2023年9月1日

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