那么大數(shù)據(jù)如何進入企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域?以下對此進行了分析。
大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)有什么的關(guān)系?
隨著技術(shù)的進步和發(fā)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(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：
(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(fā)和生產(chǎn)更智能的服務(wù)和商品。
(5)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：
(1)運作效率低下.
(2)安全漏洞。
(3)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：確定負責數(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)。這將會減輕工作負擔。
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)量將很快達到175ZB。而隨著機器學習的應(yīng)用和普及，首席數(shù)據(jù)官(CDO)和數(shù)據(jù)科學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。
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