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中外运刘闽生：企业大数据应用之道
而传统企业，对大数据认识及应用又是一个什么样的现状，在中外运CIO刘闽生看来，大数据对电子商务、社交网络、搜索引擎价值不言而喻，对传统企业，为了带来更加便利的客户服务价值。
分析客户过去累积的数据时，历史数据表现良好，而不代表目前几个月的客户数据一直保持良好记录，此时为调查用户过去数据记录的行为称为实时数据处理，处理过程中为了提高质量与速度，采用分段式处理，提高处理效率，刘闽生说。
比如与客户签单时，先查他过去信誉情况如何，在国内物流运输的仓储、
汽车运输、铁路运输、航空运输各个环节的案例里面有没有欠账，多个业务系统都要走完一遍，才能给他一个结算。
而这些数据是如何处理并得到有效应用的，中外运在数据处理上，每月会根据业务所积累的数据作一次数据整理，然后将其存储在固定地方。
上述案例应用数据所得到的价值是建立在过去一年中业务经营过程中所积累并经过处理的有效数据，通过每月的一次数据整理，数年积累将形成的二十TB级别的数据，然后将这些数据经过一些
BI、数据挖掘、分析等工具来实现中外运的数据价值。
另外一种叫非实时处理，比如说看一个客户的过去记录，将当天数据做处理后存在固定地方供查询使用后，这样查询的速度可能会很快，而一旦今天的数据丢失抑或其他情况没有得到记录，只能看到当天以前的数据，成为非实时数据处理。
在企业的两种数据处理方式中，非实时基于数据量不是很大与实时基于时间短的等因素，处理方式都可以采用BI、数据挖掘等工具来即可实现数据价值。所以刘闽生表示，传统企业从数据类型和数据量的大小与互联网企业都会有很大区别，企业更多时候关注的数据比较实际。
压低成本提供服务
基于中国传统企业获得快速发展起步比较晚的缘故，历史积累的数据量相比现今快速发展互联网企业以及国外企业不可同日而语。
类似国内
银行等传统机构，都是在十几年前开始做大量数据集中管理，比如个人银行账户开始依赖一张存折存取款，并且只能在存折所在地进去存取款，即使跨行业务都不能完成。为了解决此阶段瓶颈，接下来银行做的第一件事即将大量个人信息的住址、存折账号、姓名、查询进行了电子化，把人工业务操作变成计算机处理业务，使业务得到提升。
再接下来，将同一地区内所有银行的计算机连接起来，将数据集中统一管理，此时个人银行业务实现了跨行处理。
再往后，全国联网统一，异地存取款服务统一起来，也就是现在的全国银行联网。全国联网后，银行推出实名制，开始产生大量有价值的个人账户数据，按全国10亿人计算，会产生大量TB级别的数据，为外部客户提供个性化服务打下良好基础。
同样零售行业也涉及到个人账户数据，比如大型商场会通过信息系统追溯个人账户在商场买哪些东西，销售额度多少等个人数据。在全国连锁店范围内的全部个人信息集合起来，进行分析，对外按需提供服务，商场里摆放那些东西最受消费者喜欢，以提高销售额度。这是数据处理所得的一个分析结果，刘闽生如是说。
在企业日常经营过程中会产生大量数据，中外运就是一个最佳示例，刘闽生说：“从财务角度看，每年都会有接近十几万新增客户，累积下来有接近六十万条数据记录，如此庞大数据量都能够为企业所用吗？答案是否定的。”
责编：罗信
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