當(dāng)下如NBA，NFL等各類體育賽事風(fēng)靡全球，但您是否了解各球隊(duì)及球星成功背后的奧秘？GE智能平臺的相關(guān)專家們?yōu)榇苏谘芯看髷?shù)據(jù)如何在體育和工業(yè)領(lǐng)域同時獲得成功。

　　在過去十年中，我們看到的最大變化莫過于體育比賽中大量數(shù)據(jù)的處理及如何利用分析這些數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)分析的需要，數(shù)據(jù)分析科學(xué)家這個角色應(yīng)運(yùn)而生。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析科學(xué)家是真正掌握著大數(shù)據(jù)背后的秘密的人，所以未來數(shù)據(jù)科學(xué)家將成為各類企業(yè)組織的香餑餑。

　　數(shù)據(jù)本身并沒有價(jià)值，數(shù)據(jù)的價(jià)值來源于你可以用數(shù)據(jù)做什么？你是否可以將數(shù)據(jù)通過分析然后得出可執(zhí)行策略。最近一項(xiàng)針對工業(yè)領(lǐng)域的調(diào)查顯示，66%的受訪高層認(rèn)為，如果他們不利用大數(shù)據(jù)分析并采取相應(yīng)的措施，他們會在未來1~3年內(nèi)在市場上失去競爭力。此外88%的受訪高層認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是他們公司未來戰(zhàn)略推進(jìn)的重重之重。我們相信數(shù)據(jù)可以預(yù)見未來 —— 然而數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)化成切實(shí)有用的東西，這樣才能夠真正為企業(yè)提供幫助。

　　眾所周知收集數(shù)據(jù)不難，而且我們在過去十年中一直都這樣做。現(xiàn)在大家所面臨的挑戰(zhàn)是如何將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的信息。當(dāng)我們將大數(shù)據(jù)在體育界的應(yīng)用與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行比較，它們之間的相似程度令人驚訝。各個球隊(duì)正將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于他們的球員與教練。而工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)，如航空航天，石油天然氣和采礦行業(yè)的企業(yè)正試圖從他們的日常運(yùn)營和設(shè)備資產(chǎn)數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息。

　　無論是什么行業(yè)或者什么應(yīng)用，數(shù)據(jù)與分析的相結(jié)合將使企業(yè)能夠從防守策略轉(zhuǎn)向?yàn)檫M(jìn)攻策略。舉個例子，客戶不用再像以前等待關(guān)鍵設(shè)備上的警報(bào)解除，客戶可以直接通過數(shù)據(jù)來預(yù)測未來幾周甚至幾個月可能發(fā)生的故障。為此大數(shù)據(jù)解決方案就是在正確的時間給正確的人提供正確的信息。

　　企業(yè)首先需要通過計(jì)劃來確保他們大數(shù)據(jù)應(yīng)用的有效性。我們建議大家首先確定目標(biāo)，這個目標(biāo)就是您所在的企業(yè)希望通過大數(shù)據(jù)達(dá)到什么樣的結(jié)果（比如：提高決策效率，新產(chǎn)品發(fā)布或者過程優(yōu)化）我們建議企業(yè)能夠先實(shí)施一個試點(diǎn)，因?yàn)槲唇?jīng)任何考慮對關(guān)于大數(shù)據(jù)的技術(shù)或者人員進(jìn)行投資將是極大的浪費(fèi)。

　　精益生產(chǎn)正在重塑汽車行業(yè)，我們相信大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析也將對其它行業(yè)產(chǎn)生重大影響，比如能源行業(yè)，醫(yī)療行業(yè)和體育界等。

　　回到體育中來，“點(diǎn)球成金”就是一個絕佳的例子，美國職棒聯(lián)盟的一個球隊(duì)在季后賽中利用數(shù)據(jù)分析降低了工資帽的限制。顯然這還談不上大數(shù)據(jù)應(yīng)用，因?yàn)樗婕暗恼麄€數(shù)據(jù)量并不大。但是它為我們證明了，通過數(shù)據(jù)分析奧克蘭職棒隊(duì)采用了完全不同的策略，最終提高了球隊(duì)的整體管理和運(yùn)營。

　　到2020年有價(jià)值超過500億美元的傳感器及相關(guān)設(shè)備將被投入使用，那誰將處理和利用這些數(shù)據(jù)呢？答案便是數(shù)據(jù)分析科學(xué)家。這就是為什么該職業(yè)在所有行業(yè)都炙手可熱。如果你能擁有一個出色的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，您將可以使您的資產(chǎn)設(shè)備效率最大化，就像奧克蘭職棒隊(duì)那樣。

　　作者：Brandon Perkins

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