大数据导论托马斯—第二章采用大数据的商业动机和驱动_市场动机和大数据采用

大数据被广泛采用的原因有：市场动态、对业务构架的理解和形式表达、对公司提供价值的能力与其业务流程管理紧密相连的认知、信息与通信技术方面的创新、万物互联概念等。

2.1 市场动态

在全球经济从两场衰退中复苏时，各个公司不断创新，同时他们发现发展在对自身内部信息进行反思的同时，需要不断迎合外部数据，由此感知市场及完成自我定位。
大数据的作用：连接知识与智慧、提供具有建设性的分析结果。

《数据可视化》中对DIKW金字塔的理解：
Data可以是数字、文字、图像、符号等。
Information通过一些方式进行组织或处理使其有意义的数据。可以回答who、what、where、when、how many等问题。具有结构性（与特定目标和上下文有关系，因此有意义和价值），象征性（以符号和信号形式存在）和主体性（符合所依附的对象）。
Knowledge被处理、组织、应用或付诸过的信息。可以是多个信息源在时间上的合成，或价值经验规则的组合，互联的信息（知识即处理）；还可以是通过实践经验了解how、who、when等的过程（知识即过程）；或是主观的特征性观察（知识即命题）。
Wisdow启示性的，知道why及how to do，在知识和智慧之间存在一种状态即理解，它是对why的欣赏，智慧就是被评估过的理解，更具有价值。

2.2 业务架构

业务架构提供了一种具体的表达业务设计的办法，包括从抽象概念到具体概念的联结。抽象概念有业务目标、前景、策略等；具体概念有业务服务、组织构架、关键绩效指标和应用服务等。
操作层：反映业务发生了什么；
管理层（战略层）：业务如何开展（给予了信息意义），补充信息解释为何业务处于如今的水平；
决策层（战术层）：为了纠正或提高业绩提出策略；

如图展示了一个组织应该如何通过一个反馈环来创建一个良性循环以实现组织阶层之间的联结与共鸣。在图的右侧,决策层会依照管理层战略、政策以及目标等作出决策,以形成判断。战术层随即会将这份信息分级,以产生符合公司方向的措施。这些措施会调整操作层对于业务的执行。
这一系列行为使内部利益相关者和外部的顾客在交付业务服务时的经历发生很大的改变，将在关键绩效指标(KPI)中去的绩效指标( PI)的数据中看见。KPI与关键成功因素聚合,从而使得决策队伍的人员得知他们的策略是否奏效。

2.3 业务流程管理（BPM）

业务流程描述了在一个组织里，工作是如何完成的。业务流程管理采用流程优化技术来提升公司的执行力，作用是帮助企业进行业务流程分析、监督和执行。
BPM与BPMS结合后流程以目标驱动方式执行，目标与流程碎片联系，流程碎片基于对目标的估价而动态选取和配置。大数据分析结合基于目标的行为使得业务流程的执行更适应市场和环境条件。

2.4 信息与通信技术

成果介绍：
数据分析与数据科学：企业想具有前瞻性的把控业务，使管理层更好的制定战略，于是需要能抓取有意义信息的技术，催生了大数据分析。
数字化：数字媒体凭借其节省时间、节约成本、有互联网基础设施的支持等特点，代替物理媒体成为现如今交流与交付的主要手段。数字产品与业务相连的同时，可以收集辅助信息。
开源技术与商用硬件：在商用硬件上利用开源软件，削减了成本，也能够存储和处理大量信息。
社交媒体：社交媒体使顾客可以实时的提交反馈，各个公司将这些反馈数据储存于CRM 中，用来表达客户想法，提高服务质量。
超联通社区与设备：基于因特网及WiFi及传感器的普及，使智能联网设备产生了大量数据流，通过分析这些数据可以早期检测，预防潜在故障。
云计算：一种按使用量付费的模式。基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。各个公司利用云管理软件来创建私有云,以通过虚拟化（为一些组件（如虚拟应用、服务器、存储和网络）创建基于软件（或虚拟）的表现形式的过程）来更加有效地利用它们现存的基础设施
虚拟化怎样实现：依赖于软件来模拟硬件功能并创建虚拟计算机系统。这样，IT 组织便能够在单台服务器上运行多个虚拟系统，也就是运行多个操作系统和应用。由此产生的优势包括实现规模经济并提高效益。
云服务为大数据方案提供了：外部数据集、可扩展性处理和大容量存储。

2.5 万物互联网IOE

Internet of Everything：将人，流程，数据和事物结合一起使得网络连接变得更加相关，更有价值。IOE将智能联网设备所提供的服务结合起来并转化为有意义的、拥有着提供独特和充满差别的价值主张能力的业务流程。
IOE影响企业的五个核心优先任务：客户体验、创新、员工工作效率、资产利用率、供应。
IOE网络组件：设备、介质、服务