盤點多數企業容易犯的五個大資料錯誤

2021-09-23 03:28:50 字數 1489 閱讀 4000

如今,大資料革命驅動了現代工業發展,每天都有越來越多的企業採用大資料技術。然而,儘管大量資料已經存在和應用了很長時間,但如何使用它,仍然存在許多嚴重的錯誤。 

以下是企業容易犯的5個主要的大資料錯誤,以及使用者避免這些錯誤可以採取的措施。

1.使用大資料確認,而不是發現

大資料在用於提供以前被忽視的見解和發現時,對於人們來說是最好的。企業不僅可以更多地了解目標受眾,並**市場趨勢,還可以對流程進行微調,以提高效率。然而,許多公司都有乙個關於需要做什麼的理論,並且將使用大資料作為一種證明的方法,同時忽略了提供反駁意見的其他見解。

相反,通過檢視整個資料分析,企業可以獲得準確的資訊,而不僅僅是獲取正面的資訊。

2.依靠機器學習,而不是人類學習的問題

當企業出現大規模的問題時,往往會把大資料作為一種解決問題的方式。然而,通常大資料只能解決一方面的問題,而留下的更大問題被忽略或沒有解決。在這一點上,資料科學家需要將他們的創意與大量資料結合起來,以識別並為遺留下的問題創造乙個新的解決方案,直到整個問題得到解決。

企業期待大資料是一種神奇的修復工具,因此需要了解大資料只是一種工具而已,在適用於正確的問題時才能工作。第乙個解決方案通常只是解決方案的第一部分。

3.將資料與業務分開

通常情況下,企業將其it部門作為乙個封閉部門,旨在通過大資料進行管理和改進。然而,為了使資料分析提供的見解真正使大企業受益,其結果需要超越改進技術系統或提公升其營銷工作。這些將影響他們如何做生意,以及他們的專業人員如何在各個層面上進行互動,創造,it轉型和業務轉型。

在內部使用大資料可以讓管理人員了解員工的互動情況,哪些部門可以進行改進,甚至可以在管理風格上加以利用。通過利用資料分析來改進基礎架構本身,在其他方面都有更好的結果。

4.限制他們的資料組,影響結果

通常,面試官詢問問題的方式可能會影響到最終的答案。大資料也是如此。由於資料池如此巨大,因此不可能立即篩選所有內容。這意味著查詢必須傳送出去,才能收集回答專家提出的問題。但是,這個過程必須精心設計,因為雖然企業可能會收到正在尋找的答案樣式,但也可以禁止不同的選擇,有時被視為無關的資訊,有機會從整個視角看問題。

5.沒有聘請最好的資料科學家

工具只是乙個工具而已,除非是放在合適的人的手中。為了節省資金或加速大資料整合到企業業務中,許多人忽略了選擇合適的資料科學家來管理其價值。只有具備正確資格的技術專業人員才能早日識別問題,知道正確的傳送查詢,以獲得最準確的見解,以及在**集中資料,以確保其公司在合適的時間了解準確的資訊。

考慮到這一點,就像企業使用大資料一樣重要,更重要的是企業確保擁有合適的團隊。

大資料只有通過正確的方式處理才會有用。通過從其流程中消除這5個錯誤,企業才可以利用大資料更好地指導工作。

原文發布時間為:

2023年4月19日

多數公司容易犯的5個大資料錯誤

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乙個容易犯的錯誤

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