京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析决定大数据成败
近几年来,我一直在与大数据公司的高管们探讨如何解决他们所遇到的问题。一些有趣的问题仍然持续存在。很明显,我们仍然还处在对于某些问题的初步了解阶段,要充分了解并使用有效的方案来解决这些问题,我们可能仍然还有很长的路要走。
Facebook和谷歌等公司获取了大量的信息。他们普遍遭到侵犯隐私的控诉,尽管我们并不知道这些企业利用他们收集的数据信息可以计算出关于我们的什么信息内容。我们总是假设他们使用这些数据信息是对我们不利的,即使他们很可能尝试的是使用这些信息为我们的谋利益。
没有更好的保护您的数据的方案
历来,围绕着大型数据存储库的许多问题均涉及到如何管理他们。这主要是指确保那些需要访问这些数据的人员的范围权限:从管理报告到遵守一切管理的制度规范,以便让这些人员在需要访问这些数据时可以得到他们所需要的信息。这还意味着必须确保数据存储的安全。这在历史上已然成为了供应商们铁一般坚不可摧的服务准则。
上述这些历来管理数据的方法说明我们一直以来对待这些数据就像海盗的宝藏一样,只是努力寻找创造性的、廉价的方法来埋葬他们。但却没有拿出同样有创意的方案来及时分析、得到他们。
我们可以肯定的是,宝藏是确实存在的,但我们不知道其究竟在何处。甚至有些数据信息已经真的非常老了,其索引和存储往往是如此糟糕,以至于我们有时会认为如果我们当初没有将其存储着首要位置会不会更好些。
新兴的公共云资源承诺低成本的存储与未来高可能性的访问。任意数据信息宝藏资源均被一排排整齐的存储。唯一需要权衡的,当然就是,安全、管理和遵守合规性的问题。
随着数据的不断增长和企业IT预算压缩,上述这些因素的权衡似乎已经不成其为问题了。也就是说,直到犯罪分子找到获得并发布了这些数据,才会造成风险。我们的企业甚至有了风险经理的职位,但这一职位也慢慢随着金融市场的崩溃而日渐变得对于保护企业资产没有什么意义。
数据分析才是决定大数据的成败的王道
现在,我们意识到,最关键的并非大数据本身。相反,是数据和移动设备接入的分析与结果报告。企业高管们越来越多地发现,如果他们能够从他们收集的数据中得到真实的信息,他们可以做出更好的决策,避免痛苦的重复错误,并提升他们在企业乃至整个行业中的地位。
事实证明,知识就是力量。因此,今天的成功人士已然开始把重点放在更多地了解他们的客户、合作伙伴、员工和企业环境,而不再是他们的竞争对手。
新时代的企业执行人员使用工具进行更强大的数据同步。这保证了被分析的数据的准确度和及时性。他们提供移动客户端,可以在智能手机和平板电脑上显示结果。他们利用云服务,可以同时解决企业的成本和安全性的要求。
Hadoop已经成为最大的数据分析平台,供应商之间正在使用Hadoop,进行提供最好的工具的竞争。然而,随着供应商开始花更多的时间开发附属品,而不是优化整个解决方案;或选择合作伙伴时无意造成了瓶颈,这些优化可能功亏一篑。
明智地选择你企业的数据分析解决方案
最后,当我听到奥巴马总统连任的CIO分析得出结论,大数据本身的部分并不重要。为您的管理人员提供他们所需要的答案才是最重要的。
这可能听起来很简单,但它确实需要供应商必须满足下列条件:
· 具有您企业和行业方面的大量经验。
· 愿意承担整个解决方案。
· 在达到您企业的期望方面有良好的记录。
· 具有公共和私有云资源的经验。
· 有能力处理传统的数据存储和实时数据流。
总之,这不是一个自己动手做的问题。您需要有经验、有信誉、有可靠性和值得信赖的供应商。只有少数供应商能满足上述这些标准。您需要进行明智的选择。
本文作者罗布·恩德勒是恩德勒集团的总裁兼首席分析师。之前他曾担任Forrester Research和Giga信息集团的高级研究员。在此之前,他曾供职于IBM担任过内部审计、市场竞争分析、市场营销,财务和安全管理等相关职务。目前,恩德勒为各种出版物撰写关于新兴技术、安全和Linux相关专栏文章,并受邀参与美国全国性的新闻电视节目录制:包括CNBC、FOX、彭博社和全国公共广播电台。(转)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15