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“全數(shù)據(jù)分析”指出，大數(shù)據(jù)未必是最好的?_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-14
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“全數(shù)據(jù)分析”指出，大數(shù)據(jù)未必是最好的_數(shù)據(jù)分析師


20年前IT企業(yè)就在談?wù)摵Ａ繑?shù)據(jù)，但如今，大數(shù)據(jù)成為一個(gè)影響廣泛的新趨勢(shì)。2013年成為大數(shù)據(jù)元年，海量數(shù)據(jù)的爆棚還將繼續(xù)，與GoodData公司首席執(zhí)行官Roman Stanek的對(duì)話，讓我們看看他的眼中的大數(shù)據(jù)是什么樣的？

GoodData公司首席執(zhí)行官Roman Stanek

用“全數(shù)據(jù)(All Data)”來替代“大數(shù)據(jù)(Big Data)”應(yīng)該算是更貼切的提法。如今，Stanek所做的就是全數(shù)據(jù)分析，而大多數(shù)公司都只是分析了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的子集，通常只占10%左右?？梢詺w類為大數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)量較大，但肯定不是全數(shù)據(jù)分析。也正因?yàn)槿绱?，管理層很難相信大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是否具有可信度，是否具有高性價(jià)比的參考價(jià)值。

企業(yè)很難做到全數(shù)據(jù)分析，原因在于，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)是散落的，沒有統(tǒng)一的關(guān)聯(lián)。這些，恰恰是也GoodData所做的，他將數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)應(yīng)用程序進(jìn)行掛接，以提供一個(gè)完整的操作視圖。

從大數(shù)據(jù)到全數(shù)據(jù)分析，“全數(shù)據(jù)企業(yè)”將是下一個(gè)業(yè)務(wù)的目標(biāo)，所分析的不只是部分業(yè)務(wù)的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，對(duì)于揭示客戶呼叫中心數(shù)據(jù)、Web和銷售數(shù)據(jù)之間相關(guān)性至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)量很大，但是如果不能全面的、統(tǒng)一的作分析，難免出現(xiàn)分析漏洞，這樣基于公司內(nèi)不完整的數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論，可能會(huì)使領(lǐng)導(dǎo)層的決策出現(xiàn)失誤，造成意料之外的損失。因此，拿到更多的數(shù)據(jù)，做全面的分析得出的結(jié)論會(huì)更有意義，得出的結(jié)果更有可信度，更有利于指引高層的決策。

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