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人们对大数据的几点误解

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2016-11-18 10:59:54 本文摘自:中国IDC圈

如今,“大数据”的概念已经存在一段时间了,但是很多人似乎仍觉得它被神秘面纱所笼罩。因此,在本文我们将揭示出一些人们对于顶级大数据技术与应用的误解。

大数据88

每个企业都需要访问数据,从交易、移动、财务和行为数据到客户调查数据和社交媒体数据。更重要的是,越来越多的数据随着技术的发展和购买趋势的变化变得可用,而大数据恰好拥有将这些数据转化为可操作数据的宝贵能力。

大数据使企业能够分析监控趋势并相应地调整其策略,它有助于创造新的产品和服务,以满足日益增长的客户需求,同时它还提供详细的见解来帮助企业减少不必要的成本和投资支出,提高企业的投资回报率。然而,企业仍然对此表示怀疑。

以下有一些被揭示的主要误解和观点:

(1)这些都是炒作

大数据不仅仅是一个时尚,它在这里很重要,它为企业业务所提供的价值是惊人的。据报道,在未来两年里,73%的营销人员计划在其业务中实施大数据分析解决方案。为什么?这是因为分析和报告得到的准确数据有助于企业规划和预警,使决策者能够制定预算目标、确定趋势以及改进方法。

为了在不断变化的商界中保持最新状态,并在竞争中领先,人们比以往任何时候都需要掌握大数据。

(2)这是IT部门的责任

企业需要确保有一个智能解决方案来分析企业的数据,这将是IT部门在实施解决方案方面的责任。然而,组织中的每个人都有责任相应地使用这些系统,输入所有相关数据并显示是否有任何异常。这包括财务,销售和客户服务团队,以及市场部门,因为根据Teredata.com上的调查分析,45%的大数据部署是用于营销目的。

(3)需要大量的数据

大数据可以被定义为用于分析趋势的超大数据集,但有数据集和高质量数据之间的区别。巨大的数据集可能有很多错误,包含重复、过时的或不相关的数据。因此,企业的数据必须是干净和高质量的,以此来确保所得到的结果没有任何方式的偏移。

当涉及到数据时,更多的说法是,如果企业有来自各种相关来源的高质量数据,就能够获得更好的结果。来自哈佛定量社会科学研究所的格雷·金解释说,“‘数据’的定义已经被改变。也就是说,大多数人认为数据是行和列数字,例如Excel电子表格,但是,大数据主要是一些半结构化数据或非结构化数据。”他继续说,“当人们开始掌握数据的多样性和的速度时,意味着他们在寻找更多创新的方式来使用它。”

企业不只是收集大量的数据。显然,定义它是想要知道至关重要的数据是什么,以便于识别对于数据创建可行的见解来提高企业的业务绩效。

(4)大数据很难理解

正如Cake公司创始人和首席技术官达维斯特沃特所解释的那样,“人们对于处理大数据所涉及的技术复杂性有很大的误解,而实际上,新的开发继续精简和简化任务。”目前市场上有很多种解决方案可供选择,帮助企业解读他们的数据。

有一些工具可以从企业的财务软件,客户关系管理系统(CRM),电子邮件,网站分析等获取信息。很多这样的工具将允许企业把数据导出到Excel表格中以方便操作,因此企业可以创建自定义报告并以易于理解的方式呈现,所以它并不是困难或昂贵的。

(5)这是解决所有问题的方法

监控,维护,测量,以及分析数据的能力会让企业能管理和改进整个运营,但如果企业没有正确的流程,或制定明确的目标,那么将很难利用其洞察力。

关键字:半结构化数据数据导出

本文摘自:中国IDC圈

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人们对大数据的几点误解

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2016-11-18 10:59:54 本文摘自:中国IDC圈

如今,“大数据”的概念已经存在一段时间了,但是很多人似乎仍觉得它被神秘面纱所笼罩。因此,在本文我们将揭示出一些人们对于顶级大数据技术与应用的误解。

大数据88

每个企业都需要访问数据,从交易、移动、财务和行为数据到客户调查数据和社交媒体数据。更重要的是,越来越多的数据随着技术的发展和购买趋势的变化变得可用,而大数据恰好拥有将这些数据转化为可操作数据的宝贵能力。

大数据使企业能够分析监控趋势并相应地调整其策略,它有助于创造新的产品和服务,以满足日益增长的客户需求,同时它还提供详细的见解来帮助企业减少不必要的成本和投资支出,提高企业的投资回报率。然而,企业仍然对此表示怀疑。

以下有一些被揭示的主要误解和观点:

(1)这些都是炒作

大数据不仅仅是一个时尚,它在这里很重要,它为企业业务所提供的价值是惊人的。据报道,在未来两年里,73%的营销人员计划在其业务中实施大数据分析解决方案。为什么?这是因为分析和报告得到的准确数据有助于企业规划和预警,使决策者能够制定预算目标、确定趋势以及改进方法。

为了在不断变化的商界中保持最新状态,并在竞争中领先,人们比以往任何时候都需要掌握大数据。

(2)这是IT部门的责任

企业需要确保有一个智能解决方案来分析企业的数据,这将是IT部门在实施解决方案方面的责任。然而,组织中的每个人都有责任相应地使用这些系统,输入所有相关数据并显示是否有任何异常。这包括财务,销售和客户服务团队,以及市场部门,因为根据Teredata.com上的调查分析,45%的大数据部署是用于营销目的。

(3)需要大量的数据

大数据可以被定义为用于分析趋势的超大数据集,但有数据集和高质量数据之间的区别。巨大的数据集可能有很多错误,包含重复、过时的或不相关的数据。因此,企业的数据必须是干净和高质量的,以此来确保所得到的结果没有任何方式的偏移。

当涉及到数据时,更多的说法是,如果企业有来自各种相关来源的高质量数据,就能够获得更好的结果。来自哈佛定量社会科学研究所的格雷·金解释说,“‘数据’的定义已经被改变。也就是说,大多数人认为数据是行和列数字,例如Excel电子表格,但是,大数据主要是一些半结构化数据或非结构化数据。”他继续说,“当人们开始掌握数据的多样性和的速度时,意味着他们在寻找更多创新的方式来使用它。”

企业不只是收集大量的数据。显然,定义它是想要知道至关重要的数据是什么,以便于识别对于数据创建可行的见解来提高企业的业务绩效。

(4)大数据很难理解

正如Cake公司创始人和首席技术官达维斯特沃特所解释的那样,“人们对于处理大数据所涉及的技术复杂性有很大的误解,而实际上,新的开发继续精简和简化任务。”目前市场上有很多种解决方案可供选择,帮助企业解读他们的数据。

有一些工具可以从企业的财务软件,客户关系管理系统(CRM),电子邮件,网站分析等获取信息。很多这样的工具将允许企业把数据导出到Excel表格中以方便操作,因此企业可以创建自定义报告并以易于理解的方式呈现,所以它并不是困难或昂贵的。

(5)这是解决所有问题的方法

监控,维护,测量,以及分析数据的能力会让企业能管理和改进整个运营,但如果企业没有正确的流程,或制定明确的目标,那么将很难利用其洞察力。

关键字:半结构化数据数据导出

本文摘自:中国IDC圈

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