
2018年大數(shù)據(jù)的五個(gè)發(fā)展趨勢(shì)
如今,數(shù)據(jù)是已成為組織最大的資產(chǎn)之一,而隨著2018年的到來(lái),數(shù)據(jù)對(duì)組織的重要性將日益增長(zhǎng)。
數(shù)字化變化的速度如此之快,以至于人們難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)2018年的趨勢(shì)。然而,可以肯定的是,大數(shù)據(jù)將繼續(xù)影響商業(yè)世界的每一個(gè)角落。而且,如果人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步將繼續(xù)占主導(dǎo)地位,那么人們很可能會(huì)看到更多的企業(yè)比以往更容易受到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
隨著2018年的臨近,各種規(guī)模的組織將會(huì)探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策以及如何改善盈利的多種方式。以下是需要了解的五個(gè)大數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
1. 數(shù)據(jù)可視化將成為企業(yè)必備的手段
如今的組織正在接受分析文化,需要數(shù)據(jù)來(lái)支持他們的一舉一動(dòng)。然而,傳統(tǒng)的商業(yè)智能(BI)方法往往無(wú)法釋放數(shù)據(jù)的力量,因?yàn)樗鼈兺珡?fù)雜、太僵化、速度太慢。
數(shù)據(jù)可視化或商業(yè)智能儀表盤(pán)將會(huì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用,因?yàn)樗鼈兛梢詭椭藗兛焖俳邮芎拖钕嚓P(guān)的信息。將圖形和圖表與功能強(qiáng)大且易于使用的業(yè)務(wù)分析相結(jié)合,意味著每個(gè)部門(mén)的用戶不僅可以看到他們的組織如何實(shí)時(shí)執(zhí)行,而且還可以采取必要的行動(dòng),防止小問(wèn)題變成更大的問(wèn)題,并挖掘新的機(jī)會(huì)。
2. 數(shù)據(jù)可視化將清理“臟數(shù)據(jù)”
由于數(shù)據(jù)來(lái)源越來(lái)越多,企業(yè)還將重點(diǎn)放在開(kāi)發(fā)和驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略上,清潔數(shù)據(jù)的需求越來(lái)越重要。但是,根據(jù)調(diào)查機(jī)構(gòu)W8Data的研究發(fā)現(xiàn),只有35%的組織定期進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。而很多企業(yè)還保留了大量的不完整的、不正確的、不一致的,以及重復(fù)的數(shù)據(jù),而這些將會(huì)導(dǎo)致企業(yè)損失收入,浪費(fèi)營(yíng)銷(xiāo)工作,錯(cuò)誤的決策,以及企業(yè)聲譽(yù)的損害。商業(yè)智能儀表盤(pán)可以幫助企業(yè)一目了然地查看最重要的數(shù)據(jù),并定期和實(shí)時(shí)監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而清理這些“臟數(shù)據(jù)”。
3. 數(shù)據(jù)安全性的提高
數(shù)據(jù)只在可訪問(wèn)時(shí)才有用,但數(shù)據(jù)訪問(wèn)和安全性之間必須保持平衡。工作人員可能是組織的數(shù)據(jù)安全面臨的最大風(fēng)險(xiǎn),其責(zé)任將超越其領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)。隨著黑客利用向工作人員使用自助服務(wù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變,企業(yè)將再次成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的對(duì)象。
企業(yè)會(huì)采取傳統(tǒng)的商業(yè)智能方法,嚴(yán)格控制數(shù)據(jù)和報(bào)表,但這會(huì)導(dǎo)致分析的采用率降低,從而導(dǎo)致不明智的決策?,F(xiàn)代商業(yè)智能將越來(lái)越受到青睞,因?yàn)樗龠M(jìn)了數(shù)據(jù)治理,并有助于為自助式分析創(chuàng)建安全可靠的環(huán)境,從而產(chǎn)生準(zhǔn)確、可訪問(wèn)和審核的儀表板和報(bào)告。
4. 首席數(shù)據(jù)官將被裁減
雖然有些人聲稱(chēng)首席數(shù)據(jù)官(CDO)將會(huì)興起,但人們可能會(huì)看到相反的情況。隨著所有人都可以通過(guò)商業(yè)智能儀表盤(pán)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,首席數(shù)據(jù)官(CDO)可能會(huì)變得多余。
數(shù)據(jù)可視化工具不僅易于提取和學(xué)習(xí),還可以根據(jù)個(gè)人需求定制數(shù)據(jù),因此每個(gè)成員可以關(guān)注部門(mén)至關(guān)重要的細(xì)節(jié),節(jié)省了時(shí)間和精力。每個(gè)獲得這些工具的用戶都可以在一個(gè)操作視圖中實(shí)現(xiàn)報(bào)告和預(yù)測(cè)的自動(dòng)化。以這種方式清楚地呈現(xiàn)信息,將使決策者能夠深入了解他們所需要的信息,并用它來(lái)繪制績(jī)效圖,確定趨勢(shì),并幫助預(yù)測(cè)未來(lái)的機(jī)會(huì)或要求來(lái)改變優(yōu)先事項(xiàng)。
5. 改善GDPR合規(guī)性,以避免ICO罰款
歐盟即將實(shí)施“通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例”(GDPR)的核心是保護(hù)消費(fèi)者,這個(gè)新規(guī)則將從根本上改變?nèi)绾问占?、存?chǔ)和刪除數(shù)據(jù)。該規(guī)定要求組織知道他們?cè)谀睦锍钟锌蛻舻膫€(gè)人資料。因此,將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)快速提取到商業(yè)智能儀表盤(pán)并理解的能力將比以往更加重要。
在商業(yè)智能儀表盤(pán)集中數(shù)據(jù)可以提供一個(gè)實(shí)時(shí)的真實(shí)版本,突出顯示數(shù)據(jù)收集的任何差異,以及客戶對(duì)使用其個(gè)人信息的認(rèn)可。這種數(shù)據(jù)管理方法還揭示并解決了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中“隱藏”的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析將成為2018年及以后企業(yè)所有業(yè)務(wù)決策的基礎(chǔ)。 但是,一個(gè)組織擁有的數(shù)據(jù)要保持清潔。
商業(yè)智能儀表盤(pán)將是幫助企業(yè)獲得未來(lái)一年技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵,以確保企業(yè)的數(shù)據(jù)完整、正確、一致、最新,并符合GDPR法規(guī)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的落地者與價(jià)值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,最終要在 “實(shí)踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分 ...
2025-09-10