《大数据运营》读书交流精要内容回顾

昨晚与各位在爱读邦读书平台，就《大数据运营》图书进行了交流，内容有些多，考虑到课程时间安排问题，有些朋友不一定能够有效掌握大数据运营的方法，在这里再以文字形式把将内容要重新梳理并分享出来，以便后续更加深入的交流。

首先看一下本次交流的目标：

一．了解大数据产业发展历程及发展趋势；

二．实例化掌握大数据项目机会发现方法；

三．实例化掌握大数据服务价值变现方法；

四．探讨大数据发展中的问题及解决方案。

大数据的概念自从2008年提出到现在有10年了，大数据也在社会生产生活的各个角落得以广泛应用。那么，如何寻找新的大数据项目机会，或者优化提升已有大数据能力，就显得越来越重要。《大数据运营》给出了立足于企业架构、全生命周期管理的大数据运营方法，可以有效地解决这一问题。

大数据运营方法论如下图所示：

上面左图是10个维度的企业架构模型，我们将其分为3个域：1-4属于业务域，4-8属于IT域，9-10属于公共域。业务域对应组织的业务职能部分，社会上每个组织都有其特殊的职能和使命，比如有以提供产品为主的制造型企业，提供服务为主的服务型企业，有提供公共管理服务的政府部门和事业单位。

企业架构的过程架构描述了组织的过程流程，过程流程由各个参与方以及各个活动块组成，活动可以分为决策型活动和操作型活动，说白了就是可以分为思考和行动两部分，那么大数据的功能就是解决负责思考部分，即如何提升组织的决策支持能力。

我们通过对业务活动进行层层分解剥皮，查看里面哪些决策环节需要大数据的支持，从而找到了大数据发挥作用的入口。对于需要直觉和经验才能做出的决策，大数据也只能提供某种程度上的支持，比如提供趋势预测，不同维度的统计功能等，难以嵌入到IT系统流程之中实现决策自动化。自动化决策可以提升生产效率，是大数据应用努力的方向。

上面右图是6个阶段全生命周期的大数据运营流程，与大数据项目机会发现有关的环节就是筑巢和联姻两个阶段，“筑巢”就像是为组织搭建一个逻辑清晰的目录结构，让决策点发现，即大数据服务需求发现变得有章可循。“联姻”则是以决策点和决策需求为把手，结合组织可以获取的数据源，进行分析判断，形成具体的大数据服务需求。

可见，发现大数据项目机会包括两个关键点：一个是深入剖析组织自身或者组织服务客户的企业架构，通过对企业架构的层层剥皮，发现其中的决策点和大数据的发力点。另一个是要熟悉数据资源本身，挖掘出数据的潜力，这就需要对数据本身价值有非常专业化认识。

当然，当前的大数据行业发展仍属于草莽阶段，很多数据在隐私触犯、安全合规方面也在打插边球，毕竟国家的基调还是把发展当做第一要务。

由于社会的专业化分工，数据也必然分散在不同的组织内部，由于商业竞争、数据安全等因素的限制，，数据“孤岛”是必然的。有的政府部门成立大数据交易中心，试图承担数据中介的职能，但目前来看效果也很一般。

区块链因比特币的爆发而引起全社会的广泛关注，以以太坊为代表的开源平台也试图将其应用到各行各业之中。在大数据领域，区块链试图承担可信数据资产交易平台和数据分析平台的角色，解决大数据安全隐私引发的数据难以联通共享的问题，最大程度上释放大数据的潜力，为全社会创造更大的价值。