183.17.228.* 2020-10-12 13:13:06 |
隨著信息化的不斷發展,越來越多的人開始了解和學習大數據。但是大家在了解和想學習大數據的時候,一些需要解決的問題還是有很多的。而今天我們就來了解一下,企業應用大數據技術需要注意哪些問題。
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象。似乎“三思而后行”的做法對于許多企業來說仍然是個未知數,因為他們通過大量的數據收集而投入到大數據的計劃中。項目停滯和分析癱瘓肯定是大數據分析問題的后果。
解決方案:逐步以“小步伐”(也就是少量數據)進入大數據的世界。讓企業收集的數據反駁或支持其假設。如果數據有歧義,需要將其匹配。
2:以創新的名義影響數據安全
問題:安全性是處理大數據時先要犧牲的方面,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據。這應該包括對企業所擁有的數據的理解,對數據的操作進行審計,并控制特權用戶。確保用一個完整統一的流程和控制系統覆蓋大數據安全。
3:缺乏對數據的監督
問題:對數據準確性和質量的投訴很常見。然而,很多企業并沒有從根本上看問題的根源。而缺乏對數據收集的核心監督會導致數據重復、列的錯誤使用、錯誤的輸入等。
解決方案:確定負責數據清潔的管理團隊,確保迫使大數據管理團隊整理數據并培訓用戶。
4:讓大數據難題“閃現”
問題:大數據是一個巨大的拼圖游戲,如果急于解決,將面臨混亂的情況。沒有多少企業能夠解決如此巨大的難題。
解決方案:逐個區域或逐塊地處理拼圖,這將使企業可以應對這些挑戰。這將會減輕工作負擔。
5:在孤島中思考數據
問題:收集和存儲比特幣可能是有利的,但這并不是數據的出路。因此,如果企業只是收集數據而不是提取其本質,并進行洞察,那么在孤島中思考數據將無濟于事。它增強運營或解決問題,并告知組織產品路線圖。
解決方案:及時使用和提取其本質,不要讓它進入休眠狀態。
6:集成復雜的工具
問題:數據集組織的企業往往傾向于采用大數據解決方案。這種快速增長意味著需要大量投資采購復雜工具,這些工具會給企業帶來預算壓力。
解決方案:組織應該實施數據分析,以便在處理大數據時做出明智的決策。然而,并非所有問題都需要使用重量級工具,而采用大數據的傳統分析方法就可以。
使用大數據技術需要注意哪些問題.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示信息時代,數據儼然已成為一種重要的生產要素,如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣,而且作為一種普遍需求,它也不再局限于某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集并利用大數據處理分析結果,盡可能的降低成本,提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。 |