【大数据技术】如何高效利用大数据技术并建立正确的数据分析文化
许多大数据分析公司热衷于讨论业务产出、业务变革和客户体验等概念，Teradata也不例外。但表面之下，我们更关注如何通过三项重点计划，推动大数据技术的有效利用和数据分析文化的建立。
- 业务成果与实验
Teradata董事长兼CEO Victor Lund 强调，企业应将大数据分析视为业务实验，并接受过程中的不确定性。启动前，需明确期望获得的业务产出，如新市场机会或工作效率提升。为此，Teradata提供可运行的数据库技术，支持客户测试和验证新的数据理论。 - 可复制的解决方案
大量数据分析工作在不同业务部门间具有相似性。Teradata通过“数据模型”实现分析流程的自动化迁移，无需共享真实数据。公司创建可复制的分析模板，整合知识产权、咨询经验、程序逻辑和可视化接口，帮助客户更快实现价值。分析师指出，这种方法提升了分析流程的透明度和效率。 - 以分析技术为中心的应用部署
Teradata建议企业围绕数据分析枢纽部署其他软件，使各业务部门都能为分析平台提供数据并利用其洞察。据咨询及支持服务执行副总裁 Dan Harrington 介绍，此举有助于增加销售、降低流失率和提升客户满意度。最新发布的“客户体验之旅”解决方案，将分析能力、动态可视化、机器学习和预测性分析交到市场营销人员手中，集成必要技术与咨询支持，缩短客户实施周期。
