大資料失敗案例之七宗罪

2021-09-23 07:21:04 字數 2471 閱讀 3362

要實現大資料分析專案的最佳實踐並非易事。正因如此,gartner研究總監svetlana sicular題為「大資料7大失敗案例」的報告吸引了思科工程師karen liu的注意。

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。

大資料失敗案例之七宗罪

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