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大數(shù)據(jù)如何進(jìn)入企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域?應(yīng)如何避免大數(shù)據(jù)失誤?

如意 ? 來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net ? 作者:Pratip Biswas ? 2020-10-09 16:09 ? 次閱讀
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如今,大量的數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中無處不在,并且對于企業(yè)運營變得至關(guān)重要。而在這個時代,即使是人工智能技術(shù)也需要獲得大數(shù)據(jù)的支持,其奧秘在于收集和整理來自不同來源數(shù)據(jù)的能力,這將提高企業(yè)的洞察力,并為基于數(shù)據(jù)的決策以增強業(yè)務(wù)支持提供支持,其中包括從市場營銷、內(nèi)部工作流程擴展到企業(yè)銷售領(lǐng)域。

那么大數(shù)據(jù)如何進(jìn)入企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域?以下對此進(jìn)行了分析。

大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)有什么的關(guān)系?

隨著技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,各種組織都需要采用基于其運營和客戶的細(xì)粒度和豐富的數(shù)據(jù)。而在這方面的主要障礙是處理海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)仍是一項繁重瑣碎的活動。

在處理大數(shù)據(jù)的過程中,可能頻繁出現(xiàn)錯誤。然而,大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了多種支持。其中包括:

增加收入。

確保更好的收入決策。

增強客戶體驗。

幫助開發(fā)和生產(chǎn)更智能的服務(wù)和商品

提供更好的業(yè)務(wù)運營。

因此,大數(shù)據(jù)已成為創(chuàng)新型企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的決定因素。而到2020年,全球花費在數(shù)據(jù)分析項目上的支出將達(dá)到2743億美元,而現(xiàn)在每個人每秒平均產(chǎn)生大約1.7兆字節(jié)的信息。

那么企業(yè)能承受在大數(shù)據(jù)方面失誤帶來的代價嗎?因此,企業(yè)需要避免一些大數(shù)據(jù)失誤,以利用其潛力并獲得其帶來的優(yōu)勢。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的失誤

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用往往伴隨著一些錯誤,這些問題包括:

運作效率低下。

安全漏洞。

錯誤結(jié)論。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)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(yè)在處理大數(shù)據(jù)時應(yīng)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(xiàn)象。似乎“三思而后行”的做法對于許多企業(yè)來說仍然是個未知數(shù),因為他們通過大量的數(shù)據(jù)收集而投入到大數(shù)據(jù)的計劃中。項目停滯和分析癱瘓肯定是大數(shù)據(jù)分析問題的后果。

解決方案:逐步以“小步伐”(也就是少量數(shù)據(jù))進(jìn)入大數(shù)據(jù)的世界。讓企業(yè)收集的數(shù)據(jù)反駁或支持其假設(shè)。如果數(shù)據(jù)有歧義,需要將其匹配。

失誤2:以創(chuàng)新的名義影響數(shù)據(jù)安全

問題:安全性是處理大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。這應(yīng)該包括對企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)的理解,對數(shù)據(jù)的操作進(jìn)行審計,并控制特權(quán)用戶。確保用一個完整統(tǒng)一的流程和控制系統(tǒng)覆蓋大數(shù)據(jù)安全。

失誤3:缺乏對數(shù)據(jù)的監(jiān)督

問題:對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和質(zhì)量的投訴很常見。然而,很多企業(yè)并沒有從根本上看問題的根源。而缺乏對數(shù)據(jù)收集的核心監(jiān)督會導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)、列的錯誤使用、錯誤的輸入等。

解決方案:確定負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清潔的管理團隊,確保迫使大數(shù)據(jù)管理團隊整理數(shù)據(jù)并培訓(xùn)用戶。

失誤4:讓大數(shù)據(jù)難題“閃現(xiàn)”

問題:大數(shù)據(jù)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(yè)能夠解決如此巨大的難題。

解決方案:逐個區(qū)域或逐塊地處理拼圖,這將使企業(yè)可以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。這將會減輕工作負(fù)擔(dān)。

失誤5:在孤島中思考數(shù)據(jù)

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

解決方案:及時使用和提取其本質(zhì),不要讓它進(jìn)入休眠狀態(tài)。

失誤6:集成復(fù)雜的工具

問題:數(shù)據(jù)集組織的企業(yè)往往傾向于采用大數(shù)據(jù)解決方案。這種快速增長意味著需要大量投資采購復(fù)雜工具,這些工具會給企業(yè)帶來預(yù)算壓力。

解決方案:組織應(yīng)該實施數(shù)據(jù)分析,以便在處理大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的傳統(tǒng)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(shù)據(jù)未用于演化等問題。

避免犯錯是一項任務(wù)

不論類型如何,大數(shù)據(jù)技術(shù)將廣泛應(yīng)用在組織的業(yè)務(wù)中。對于專家和開發(fā)人員來說,這既是機遇,又是挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的增加,它們將繼續(xù)遷移到云中,并且根據(jù)預(yù)測,到2025年,全球數(shù)據(jù)量將很快達(dá)到175ZB。而隨著機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用和普及,首席數(shù)據(jù)官(CDO)和數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求也在不斷增長,而采用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以快速處理和分析數(shù)據(jù),因此大數(shù)據(jù)的繁榮發(fā)展將為企業(yè)提供更多的好處。
責(zé)編AJX

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