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企业应避免的6个大数据失误

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发表于 2021-4-16 20:04:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
小鸡还是国外的香,国内服务器带宽太低,备案还麻烦,我是背过一次案,后来嫌麻烦又下了,各种云最方便的还是计时付费可以直接开一堆几十核几十t硬盘的服务器,想做实验跑压力测试或者挖矿p盘都行,用完了直接退。

云服务器都99一年了,除了买来吃灰。

你还能用来装这些免费云软件?

  如今,大量的数据在现代商业环境中无处不在,并且对于企业运营变得至关重要。而在这个时代,即使是人工智能技术也需要获得大数据的支持,其奥秘在于收集和整理来自不同来源数据的能力,这将提高企业的洞察力,并为基于数据的决策以增强业务支持提供支持,其中包括从市场营销、内部工作流程扩展到企业销售领域。
  那么大数据如何进入企业业务领域?以下对此进行了分析。
  大数据与业务有什么的关系?
  随着技术的进步和发展,各种组织都需要采用基于其运营和客户的细粒度和丰富的数据。而在这方面的主要障碍是处理海量数据,这些数据既难以维护又难以管理。尽管存在一些工具,但是处理这些数据仍是一项繁重琐碎的活动。
  在处理大数据的过程中,可能频繁出现错误。然而,大数据为企业提供了多种支持。其中包括:
  (1)增加收入。
  (2)确保更好的收入决策。
  (3)增强客户体验。
  (4)帮助开发和生产更智能的服务和商品。
  (5)提供更好的业务运营。
  因此,大数据已成为创新型企业获得竞争优势的决定因素。而到2020年,全球花费在数据分析项目上的支出将达到2743亿美元,而现在每个人每秒平均产生大约1.7兆字节的信息。
  那么企业能承受在大数据方面失误带来的代价吗?因此,企业需要避免一些大数据失误,以利用其潜力并获得其带来的优势。
  在大数据应用方面的失误
  大数据的应用往往伴随着一些错误,这些问题包括:
  (1)运作效率低下.
  (2)安全漏洞。
  (3)错误结论。
  大数据的应用就像使用信用卡一样,用得越好,收益就越大;如果用得不好,反而会增加成本。以下了解一下企业在处理大数据时应避免的一些失误:
  失误1:分析瘫痪
  ●问题:分析瘫痪是指分析过多造成的无法决策现象。似乎“三思而后行”的做法对于许多企业来说仍然是个未知数,因为他们通过大量的数据收集而投入到大数据的计划中。项目停滞和分析瘫痪肯定是大数据分析问题的后果。
  ●解决方案:逐步以“小步伐”(也就是少量数据)进入大数据的世界。让企业收集的数据反驳或支持其假设。如果数据有歧义,需要将其匹配。
  失误2:以创新的名义影响数据安全
  ●问题:安全性是处理大数据时首先要牺牲的方面,那么如何减轻安全隐患呢?
  ●解决方案:需要采用多种方法来保护大数据。这应该包括对企业所拥有的数据的理解,对数据的操作进行审计,并控制特权用户。确保用一个完整统一的流程和控制系统覆盖大数据安全。
  失误3:缺乏对数据的监督
  ●问题:对数据准确性和质量的投诉很常见。然而,很多企业并没有从根本上看问题的根源。而缺乏对数据收集的核心监督会导致数据重复、列的错误使用、错误的输入等。
  ●解决方案:确定负责数据清洁的管理团队,确保迫使大数据管理团队整理数据并培训用户。
  失误4:让大数据难题“闪现”
  ●问题:大数据是一个巨大的拼图游戏,如果急于解决,将面临混乱的情况。没有多少企业能够解决如此巨大的难题。
  ●解决方案:逐个区域或逐块地处理拼图,这将使企业可以应对这些挑战。这将会减轻工作负担。
  失误5:在孤岛中思考数据
  ●问题:收集和存储比特币可能是有利的,但这并不是数据的出路。因此,如果企业只是收集数据而不是提取其本质,并进行洞察,那么在孤岛中思考数据将无济于事。它增强运营或解决问题,并告知组织产品路线图。
  ●解决方案:及时使用和提取其本质,不要让它进入休眠状态。
  失误6:集成复杂的工具
  ●问题:数据集组织的企业往往倾向于采用大数据解决方案。这种快速增长意味着需要大量投资采购复杂工具,这些工具会给企业带来预算压力。
  ●解决方案:组织应该实施数据分析,以便在处理大数据时做出明智的决策。然而,并非所有问题都需要使用重量级工具,而采用大数据的传统分析方法就可以。
  除了这6个主要失误之外,还存在工作流管理工具缺失、投资回报率降低、数据未用于演化等问题。
  避免犯错是一项任务
  不论类型如何,大数据技术将广泛应用在组织的业务中。对于专家和开发人员来说,这既是机遇,又是挑战。随着数据量的增加,它们将继续迁移到云中,并且根据预测,到2025年,全球数据量将很快达到175ZB。而随着机器学习的应用和普及,首席数据官(CDO)和数据科学家的需求也在不断增长,而采用大数据技术可以快速处理和分析数据,因此大数据的繁荣发展将为企业提供更多的好处。
  
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