如今，大量的數據在現代商業環境中無處不在，并且對于企業運營變得至關重要。而在這個時代，即使是人工智能技術也需要獲得大數據的支持，其奧秘在于收集和整理來自不同來源數據的能力，這將提高企業的洞察力，并為基于數據的決策以增強業務支持提供支持，其中包括從市場營銷、內部工作流程擴展到企業銷售領域。

那么大數據如何進入企業業務領域？以下對此進行了分析。

大數據與業務有什么的關系？

隨著技術的進步和發展，各種組織都需要采用基于其運營和客戶的細粒度和豐富的數據。而在這方面的主要障礙是處理海量數據，這些數據既難以維護又難以管理。盡管存在一些工具，但是處理這些數據仍是一項繁重瑣碎的活動。

在處理大數據的過程中，可能頻繁出現錯誤。然而，大數據為企業提供了多種支持。其中包括：

增加收入。

確保更好的收入決策。

增強客戶體驗。

幫助開發和生產更智能的服務和商品。

提供更好的業務運營。

因此，大數據已成為創新型企業獲得競爭優勢的決定因素。而到2020年，全球花費在數據分析項目上的支出將達到2743億美元，而現在每個人每秒平均產生大約1.7兆字節的信息。

那么企業能承受在大數據方面失誤帶來的代價嗎？因此，企業需要避免一些大數據失誤，以利用其潛力并獲得其帶來的優勢。

在大數據應用方面的失誤

大數據的應用往往伴隨著一些錯誤，這些問題包括：

運作效率低下。

安全漏洞。

錯誤結論。

大數據的應用就像使用信用卡一樣，用得越好，收益就越大;如果用得不好，反而會增加成本。以下了解一下企業在處理大數據時應避免的一些失誤：

失誤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。

失誤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首先要犧牲的方面，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。

失誤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。

失誤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。

失誤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。

失誤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。

除了這6個主要失誤之外，還存在工作流管理工具缺失、投資回報率降低、數據未用于演化等問題。

避免犯錯是一項任務

不論類型如何，大數據技術將廣泛應用在組織的業務中。對于專家和開發人員來說，這既是機遇，又是挑戰。隨著數據量的增加，它們將繼續遷移到云中，并且根據預測，到2025年，全球數據量將很快達到175ZB。而隨著機器學習的應用和普及，首席數據官（CDO）和數據科學家的需求也在不斷增長，而采用大數據技術可以快速處理和分析數據，因此大數據的繁榮發展將為企業提供更多的好處。
責編AJX