很長(zhǎng)時(shí)間以來，大數(shù)據(jù)已成為各種規(guī)模和形式的企業(yè)和組織賴以運(yùn)轉(zhuǎn)的支點(diǎn)。分析工具和大數(shù)據(jù)管理的集成一直是企業(yè)正在采用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)的標(biāo)志。
研究表明，高達(dá)94%的企業(yè)認(rèn)為數(shù)據(jù)和分析解決方案對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)已經(jīng)具有實(shí)際用途，可以從海量數(shù)據(jù)中收集真正的見解，這些數(shù)據(jù)可以輕松用于監(jiān)控機(jī)器和工具的性能。
以下介紹了企業(yè)在制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時(shí)需要遵循的規(guī)則和需要注意的問題。
1.不要讓技術(shù)侵蝕企業(yè)的需求
很多人都更加關(guān)注技術(shù)，畢竟這是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的世界。但是就大數(shù)據(jù)分析來說，人們可能無法跟上其發(fā)展的步伐。
如今，數(shù)據(jù)管理和分析團(tuán)隊(duì)可以處理大量數(shù)據(jù)和分析復(fù)雜性，而這在以前只有大型企業(yè)和政府部門才有可能實(shí)現(xiàn)。但是，不能僅僅因?yàn)槠渌髽I(yè)都在這樣做就采用新技術(shù)，企業(yè)必須考慮采用將如何對(duì)其產(chǎn)生積極或消極的影響。
考慮到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，需要回答以下問題：能否理解并使用生成和收集數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度?是否有能力以收集數(shù)據(jù)的速度做出有見地的決策?
當(dāng)不同企業(yè)的決策者、數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師意識(shí)到他們的行動(dòng)落后于數(shù)據(jù)分析時(shí)，他們會(huì)感到沮喪，這意味著資金的浪費(fèi)?，F(xiàn)在的重點(diǎn)必須放在正確的時(shí)間分析上，而不是政策制定者的實(shí)時(shí)分析，以避免不必要的浪費(fèi)。
2.收集所有可用數(shù)據(jù)
企業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師團(tuán)隊(duì)可能會(huì)對(duì)其擁有的大量數(shù)據(jù)感到不知所措，并將大數(shù)據(jù)視為這一問題的一部分。因此不想用如此龐大的數(shù)據(jù)量給他們帶來壓力，那么可以利用企業(yè)人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得真正的洞察力。由于企業(yè)將專注于實(shí)時(shí)分析，因此可能需要收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以供將來使用。
來自數(shù)據(jù)的見解可以幫助數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)模式，從而發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會(huì)，可以顯著提高企業(yè)的決策能力。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)，可以確保海量的數(shù)據(jù)不會(huì)讓企業(yè)不堪重負(fù)。
企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是什么?計(jì)劃如何部署最佳分析工具以進(jìn)行有效決策?這些是企業(yè)需要優(yōu)先考慮的領(lǐng)域。
3.數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析對(duì)數(shù)據(jù)可視化的需求
數(shù)據(jù)科學(xué)家用于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析的一個(gè)重要因素是數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠毫不費(fèi)力地編寫聚類算法，因?yàn)樗麄円呀?jīng)獲得了相關(guān)的編碼技能。
人們很難大規(guī)模地處理數(shù)據(jù)，并且依靠其視覺能力從大量數(shù)據(jù)中獲得相關(guān)意義。但是，通過采用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)可視化工具，工作人員可以與數(shù)據(jù)科學(xué)家一樣，能夠在任何圖表中挑選出接近的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并以編程方式在大數(shù)據(jù)中集中發(fā)現(xiàn)人們可能難以理解的異常值。
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化并不容易，尤其是在預(yù)測(cè)分析應(yīng)用程序中，需要精通技術(shù)才能準(zhǔn)確解釋數(shù)據(jù)細(xì)節(jié);企業(yè)可以通過適當(dāng)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的可視化表示來克服決策過程中的困難。一個(gè)重點(diǎn)突出的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略必須包括適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)可視化工具，與此同時(shí)，應(yīng)該加強(qiáng)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的相關(guān)培訓(xùn)。
4.強(qiáng)調(diào)構(gòu)建大數(shù)據(jù)以匹配特定應(yīng)用
管理大數(shù)據(jù)必須大規(guī)模進(jìn)行，并且必須認(rèn)識(shí)到其多樣性。例如，企業(yè)可能希望將客戶支持電話的錄音存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，這些錄音將與產(chǎn)品圖像、交易和操作記錄以及其他文檔一起保存。
基于數(shù)據(jù)的多樣性，可能無法提前想到所有的用例和需求。與此同時(shí)，不可能假設(shè)可以使用一個(gè)項(xiàng)目來建立所有相關(guān)的分析場(chǎng)景。
這是企業(yè)分析團(tuán)隊(duì)將根據(jù)不斷變化的需求和技術(shù)進(jìn)步隨著時(shí)間的推移而開發(fā)的結(jié)果。在首次處理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，可能不需要將數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化，可以將其保留為非結(jié)構(gòu)化格式，然后根據(jù)任何新分析應(yīng)用程序的需求對(duì)其進(jìn)行過濾、轉(zhuǎn)換和組織;而這是面向未來的本質(zhì)。
面向未來是一種可行的長(zhǎng)期大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略所需的方法。
5.利用云計(jì)算部署大數(shù)據(jù)系統(tǒng)
基于高成本和大容量的內(nèi)部部署數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不再是一種選擇;云計(jì)算服務(wù)將為企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略掃清障礙。與購買自己的內(nèi)部部署設(shè)備相比，云計(jì)算供應(yīng)商將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為一種商品來定價(jià)。
云計(jì)算供應(yīng)商的一些附加組件包括數(shù)據(jù)安全、歸檔、復(fù)制、可用性、備份和恢復(fù)。而作為專業(yè)廠商，云計(jì)算供應(yīng)商應(yīng)該擁有更好的工具、經(jīng)驗(yàn)豐富的員工和先進(jìn)的處理能力。
6.遵守?cái)?shù)據(jù)合規(guī)性法規(guī)以確保適當(dāng)?shù)目捎眯?/strong>
為了遵守GDPR等隱私法規(guī)或HIPAA等法規(guī)，企業(yè)只能實(shí)施強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理。企業(yè)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略必須堅(jiān)定不移地關(guān)注合規(guī)性。
監(jiān)管合規(guī)和數(shù)據(jù)治理不應(yīng)僅僅為了遵守法律;它們?yōu)榇髷?shù)據(jù)分析提供了更好的資源。
盡管使用管理良好的數(shù)據(jù)很容易，但數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師在自由探索和試驗(yàn)數(shù)據(jù)聚合方面更具創(chuàng)新性和信心。
結(jié)論
企業(yè)制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略并非易事，它需要來自數(shù)據(jù)科學(xué)家、IT團(tuán)隊(duì)、分析領(lǐng)導(dǎo)者和數(shù)據(jù)經(jīng)理的全力以赴。為確保企業(yè)不會(huì)因?yàn)橹魂P(guān)注技術(shù)進(jìn)步而浪費(fèi)資金，必須把大數(shù)據(jù)視為一種資產(chǎn)，并進(jìn)行以企業(yè)為中心的分析。
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