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大數(shù)據(jù)不會“主動”為企業(yè)做的10件事
2016-09-23
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大數(shù)據(jù)不會“主動”為企業(yè)做的10件事

很多企業(yè)都對大數(shù)據(jù)寄予厚望，希望它能夠解決長期存在的業(yè)務(wù)問題，讓公司更具競爭力并設(shè)計、制造出更好的產(chǎn)品。然而，這樣的熱忱很容易帶來對大數(shù)據(jù)的高估，因為大數(shù)據(jù)“本身”并不會帶來任何價值。本文列出了10個大數(shù)據(jù)不會“主動”為企業(yè)做的事情，除非企業(yè)對這些數(shù)據(jù)進行更加深入而細致的分析與挖掘工作。


1、解決業(yè)務(wù)問題

大數(shù)據(jù)并不會解決業(yè)務(wù)問題，業(yè)務(wù)依然需要人來解決。只有那些好好坐下來、在他們開始使用大數(shù)據(jù)之前想好希望從大數(shù)據(jù)中獲得什么的公司，才能從大數(shù)據(jù)中得到他們正在尋找的商業(yè)智能的出路。

2、為數(shù)據(jù)管理提供幫助

IBM聲稱全球每天產(chǎn)生大約2.5 quintillion的數(shù)據(jù)。其中大多數(shù)是大數(shù)據(jù)。不出所料，全球企業(yè)內(nèi)處于管理中的數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。隨著數(shù)據(jù)大量堆積而沒有明確的數(shù)據(jù)保留和使用策略(尤其是針對大數(shù)據(jù))，組織機構(gòu)正在面臨著管理這些數(shù)據(jù)的難題。

3、解除安全擔(dān)憂

對于很多企業(yè)來說，確定大數(shù)據(jù)的安全訪問仍然是一個開放的話題。這是因為大數(shù)據(jù)的安全實踐并不像系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)那樣有著明確的定義。我們正處于這樣一種狀態(tài)，IT應(yīng)該與終端用戶合作，確定哪些人訪問了哪些層面的大數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的分析。

4、解決關(guān)鍵IT技能的問題

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫管理、服務(wù)器管理、軟件開發(fā)以及業(yè)務(wù)分析技能都是很短缺的。這使得很多已經(jīng)匱乏關(guān)鍵IT技能的IT部門負擔(dān)更重了。

5、減少遺留系統(tǒng)的價值

如果有的話，遺留系統(tǒng)往往比大數(shù)據(jù)更具有價值。通常情況下，這些遺留系統(tǒng)提供了關(guān)于如何最好地剖析大數(shù)據(jù)、回答重要業(yè)務(wù)問題的重要線索。

6、簡化數(shù)據(jù)中心

大數(shù)據(jù)要求并行處理計算集群，以及一個與傳統(tǒng)IT交易和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)類型不同的系統(tǒng)管理。這意味著運行這些新系統(tǒng)所需的能耗、智能、軟件、硬件和系統(tǒng)技能也是不同的。

7、改善數(shù)據(jù)質(zhì)量

傳統(tǒng)交易型系統(tǒng)的美妙之處在于這些系統(tǒng)都是固定數(shù)據(jù)字段長度的，全面的編輯和驗證數(shù)據(jù)，有助于數(shù)據(jù)相對干凈的形式。而大數(shù)據(jù)就不同了，它是非結(jié)構(gòu)化的，可能是任何一種格式。這使得大數(shù)據(jù)質(zhì)量成為一大難題。數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。如果沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量的話，你就不能信任數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果。

8、驗證現(xiàn)有投資回報率指標

從系統(tǒng)記錄中測量投資回報率的最常用方法就是監(jiān)控交易速度然后推斷出這在獲得收入方面意味著什么(比如你每分鐘和獲取的酒店預(yù)訂單)。交易速度并不是大數(shù)據(jù)處理的一個很好的度量標準，這可能需要數(shù)小時甚至是數(shù)天時間處理并分析大范圍的數(shù)據(jù)。相反，評估大數(shù)據(jù)處理有效性的最佳標準是利用率，定期評估的結(jié)果應(yīng)該在90%以上(相比之下，交易型系統(tǒng)大約只有20%)。開發(fā)針對大數(shù)據(jù)的新型投資回報率指標很重要，因為你仍然需要去說服CFO以及其他管理層證明大數(shù)據(jù)投資的價值。

9、大部分數(shù)據(jù)都很有用

95%的大數(shù)據(jù)都是“噪音”，也就是對業(yè)務(wù)智能完全沒有貢獻或者貢獻很小。篩選出這種數(shù)據(jù)以獲得智能將會對企業(yè)大有用處。

10、每一次都奏效

多年來，大學(xué)和研究中心都在進行大數(shù)據(jù)的實驗，以尋求在基因組工程、醫(yī)療藥物研究以及確定外星生物是否存在等研究中的那些難以捉摸的答案。雖然最終這些數(shù)據(jù)分析算法產(chǎn)生了一些結(jié)果，但是更多的仍然是不確定的結(jié)論。如果說大學(xué)及研究環(huán)境中的不確定性尚可容忍的話，那么企業(yè)環(huán)境中就絕非如此了。這是IT與其他關(guān)鍵決策者都需要對此有所預(yù)期。


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