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企業應避免的6個大數據失誤


如今,大量的數據在現代商業環境中無處不在,并且對于企業運營變得至關重要。而在這個時代,即使是人工智能技術也需要獲得大數據的支持,其奧秘在于收集和整理來自不同來源數據的能力,這將提高企業的洞察力,并為基于數據的決策以增強業務支持提供支持,其中包括從市場營銷、內部工作流程擴展到企業銷售領域。

    那么大數據如何進入企業業務領域?以下對此進行了分析。

大數據與業務有什么的關系?

    隨著技術的進步和發展,各種組織都需要采用基于其運營和客戶的細粒度和豐富的數據。而在這方面的主要障礙是處理海量數據,這些數據既難以維護又難以管理。盡管存在一些工具,但是處理這些數據仍是一項繁重瑣碎的活動。

    在處理大數據的過程中,可能頻繁出現錯誤。然而,大數據為企業提供了多種支持。其中包括:

    (1)增加收入。

    (2)確保更好的收入決策。

    (3)增強客戶體驗。

    (4)幫助開發和生產更智能的服務和商品。

    (5)提供更好的業務運營。

    因此,大數據已成為創新型企業獲得競爭優勢的決定因素。而到2020年,全球花費在數據分析項目上的支出將達到2743億美元,而現在每個人每秒平均產生大約1.7兆字節的信息。

    那么企業能承受在大數據方面失誤帶來的代價嗎?因此,企業需要避免一些大數據失誤,以利用其潛力并獲得其帶來的優勢。

在大數據應用方面的失誤

    大數據的應用往往伴隨著一些錯誤,這些問題包括:

    (1)運作效率低下.

    (2)安全漏洞。

    (3)錯誤結論。

    大數據的應用就像使用信用卡一樣,用得越好,收益就越大;如果用得不好,反而會增加成本。以下了解一下企業在處理大數據時應避免的一些失誤:

    失誤1:分析癱瘓

    ●問題:分析癱瘓是指分析過多造成的無法決策現象。似乎“三思而后行”的做法對于許多企業來說仍然是個未知數,因為他們通過大量的數據收集而投入到大數據的計劃中。項目停滯和分析癱瘓肯定是大數據分析問題的后果。

    ●解決方案:逐步以“小步伐”(也就是少量數據)進入大數據的世界。讓企業收集的數據反駁或支持其假設。如果數據有歧義,需要將其匹配。

    失誤2:以創新的名義影響數據安全

    ●問題:安全性是處理大數據時首先要犧牲的方面,那么如何減輕安全隱患呢?

    ●解決方案:需要采用多種方法來保護大數據。這應該包括對企業所擁有的數據的理解,對數據的操作進行審計,并控制特權用戶。確保用一個完整統一的流程和控制系統覆蓋大數據安全。

    失誤3:缺乏對數據的監督

    ●問題:對數據準確性和質量的投訴很常見。然而,很多企業并沒有從根本上看問題的根源。而缺乏對數據收集的核心監督會導致數據重復、列的錯誤使用、錯誤的輸入等。

    ●解決方案:確定負責數據清潔的管理團隊,確保迫使大數據管理團隊整理數據并培訓用戶。

    失誤4:讓大數據難題“閃現”

    ●問題:大數據是一個巨大的拼圖游戲,如果急于解決,將面臨混亂的情況。沒有多少企業能夠解決如此巨大的難題。

    ●解決方案:逐個區域或逐塊地處理拼圖,這將使企業可以應對這些挑戰。這將會減輕工作負擔。

    失誤5:在孤島中思考數據

    ●問題:收集和存儲比特幣可能是有利的,但這并不是數據的出路。因此,如果企業只是收集數據而不是提取其本質,并進行洞察,那么在孤島中思考數據將無濟于事。它增強運營或解決問題,并告知組織產品路線圖。

    ●解決方案:及時使用和提取其本質,不要讓它進入休眠狀態。

    失誤6:集成復雜的工具

    ●問題:數據集組織的企業往往傾向于采用大數據解決方案。這種快速增長意味著需要大量投資采購復雜工具,這些工具會給企業帶來預算壓力。

    ●解決方案:組織應該實施數據分析,以便在處理大數據時做出明智的決策。然而,并非所有問題都需要使用重量級工具,而采用大數據的傳統分析方法就可以。

    除了這6個主要失誤之外,還存在工作流管理工具缺失、投資回報率降低、數據未用于演化等問題。

避免犯錯是一項任務

    不論類型如何,大數據技術將廣泛應用在組織的業務中。對于專家和開發人員來說,這既是機遇,又是挑戰。隨著數據量的增加,它們將繼續遷移到云中,并且根據預測,到2025年,全球數據量將很快達到175ZB。而隨著機器學習的應用和普及,首席數據官(CDO)和數據科學家的需求也在不斷增長,而采用大數據技術可以快速處理和分析數據,因此大數據的繁榮發展將為企業提供更多的好處。


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