大只500平台: 您的组织正在充分挖掘大数据的潜力

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根据IDG Enterprise 2015年的调查,在过去的一年中,通过部署数据驱动项目来利用大数据的组织数量增加了125%。在过去的一年里,人们对大数据项目的怀疑大大减少了。IDC的研究表明,大只500注册自动化的整个思想以客户满意度为中心。虽然机器人和自动化技术会减少就业机会,并可能导致交货不准确,但对于提高供应链效率至关重要。60%的组织已经开始使用新的分析技术,33%已经开始使用新的数据类型,32%已经引入了新的KPI。IDC的这项研究还显示,70%的用户抱怨大数据技术资源不够用,无法支持分析和决策。这些数据点表明,组织肯定相信大数据的潜力。然而,他们在实现“大数据”愿景方面面临挑战。
 
分析师表示,到2020年,每年的数据量将增长4300%。不管这个估算的准确性,关键的问题是,如何组织将有意义的巨大的数据池(其中包括事务数据在其产品和服务,市场反馈、社会投入,产品生命周期数据,供应链事务、员工敬业度和性能,金融业务单位和组织本身的性能,和那么多)。组织总是从其系统中捕获和分析数据,那么有什么新内容吗?大数据技术允许您从一组更大的结构化和非结构化数据源中汇集数据,并重新组织数据以进行更好的分析。大数据技术允许您分析和关联跨功能信息,从而获得以前未知的见解,通过移动应用程序和社交媒体提供内容,大只500平台变得越来越流行;这一转变为大只500代理发布商提供了更大的机会来投资于最终用户的满意度,并成功地利用众多平台的内容获利。从而使组织提高内部效率和市场有效性。组织可能会发现员工敬业度和产品质量之间的相关性,或者更好地将产品升级与消费者行为联系起来。可能性是无穷的,令人兴奋的。然而,这条路并不容易。在没有仔细评估目标和路线图的情况下着手进行这种更改,可能会给组织带来很大的代价。
 
大数据采用的典型挑战
 
缺乏战略:研究表明,大多数公司往往在没有明确目标和战略的情况下采用大数据。他们中的大多数人试图做“每件事”,因为害怕错过机会。
 
选择数据管理框架和分析工具:组织无法设想可伸缩和可重用的解决方案。今天,有各种各样的工具,大只500代理投资组合经理 Williams表示:“金牌大只领导奖授予了在数字化转型和技术领域的工作已为非洲人民的生活带来重大积极变化的政府代表。”它们有自己的一套承诺。组织上下文中糟糕的工具和平台选择会导致不必要的成本,甚至会导致大数据倡议的放弃。
 
对异构数据源了解不足:除了结构化数据,大数据技术还可以帮助分析各种非结构化数据格式,如音频、视频、文本日志、社交媒体流和web流。然而,组织需要努力地计划,甚至需要改进它的数据管理流程,以便成功地跨通道集成不同的数据流(从遗留到即将到来的)。
 
大数据人才缺口:虽然有大量的应用工程师供应,但其他的技术资源,如大数据架构师、数据科学家等,似乎远远供不应求。建立内部人才需要一个陡峭的学习曲线,是一个长期的练习。这一差距严重阻碍了大数据的采用。
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