京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2018年大数据的五个发展趋势
如今,数据是已成为组织最大的资产之一,而随着2018年的到来,数据对组织的重要性将日益增长。
数字化变化的速度如此之快,以至于人们难以准确预测2018年的趋势。然而,可以肯定的是,大数据将继续影响商业世界的每一个角落。而且,如果人工智能和物联网的进步将继续占主导地位,那么人们很可能会看到更多的企业比以往更容易受到数据驱动。
随着2018年的临近,各种规模的组织将会探索数据驱动业务决策以及如何改善盈利的多种方式。以下是需要了解的五个大数据趋势。
1. 数据可视化将成为企业必备的手段
如今的组织正在接受分析文化,需要数据来支持他们的一举一动。然而,传统的商业智能(BI)方法往往无法释放数据的力量,因为它们往往太复杂、太僵化、速度太慢。
数据可视化或商业智能仪表盘将会得到越来越广泛的应用,因为它们可以帮助人们快速接受和消化最相关的信息。将图形和图表与功能强大且易于使用的业务分析相结合,意味着每个部门的用户不仅可以看到他们的组织如何实时执行,而且还可以采取必要的行动,防止小问题变成更大的问题,并挖掘新的机会。
2. 数据可视化将清理“脏数据”
由于数据来源越来越多,企业还将重点放在开发和驱动业务和营销战略上,清洁数据的需求越来越重要。但是,根据调查机构W8Data的研究发现,只有35%的组织定期进行数据清理。而很多企业还保留了大量的不完整的、不正确的、不一致的,以及重复的数据,而这些将会导致企业损失收入,浪费营销工作,错误的决策,以及企业声誉的损害。商业智能仪表盘可以帮助企业一目了然地查看最重要的数据,并定期和实时监控数据质量,从而清理这些“脏数据”。
3. 数据安全性的提高
数据只在可访问时才有用,但数据访问和安全性之间必须保持平衡。工作人员可能是组织的数据安全面临的最大风险,其责任将超越其领导团队。随着黑客利用向工作人员使用自助服务数据的转变,企业将再次成为网络攻击的对象。
企业会采取传统的商业智能方法,严格控制数据和报表,但这会导致分析的采用率降低,从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐,因为它促进了数据治理,并有助于为自助式分析创建安全可靠的环境,从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。
4. 首席数据官将被裁减
虽然有些人声称首席数据官(CDO)将会兴起,但人们可能会看到相反的情况。随着所有人都可以通过商业智能仪表盘进行数据分析,首席数据官(CDO)可能会变得多余。
数据可视化工具不仅易于提取和学习,还可以根据个人需求定制数据,因此每个成员可以关注部门至关重要的细节,节省了时间和精力。每个获得这些工具的用户都可以在一个操作视图中实现报告和预测的自动化。以这种方式清楚地呈现信息,将使决策者能够深入了解他们所需要的信息,并用它来绘制绩效图,确定趋势,并帮助预测未来的机会或要求来改变优先事项。
5. 改善GDPR合规性,以避免ICO罚款
欧盟即将实施“通用数据保护条例”(GDPR)的核心是保护消费者,这个新规则将从根本上改变如何收集、存储和删除数据。该规定要求组织知道他们在哪里持有客户的个人资料。因此,将不同来源的数据快速提取到商业智能仪表盘并理解的能力将比以往更加重要。
在商业智能仪表盘集中数据可以提供一个实时的真实版本,突出显示数据收集的任何差异,以及客户对使用其个人信息的认可。这种数据管理方法还揭示并解决了整个网络中“隐藏”的数据。
数据分析将成为2018年及以后企业所有业务决策的基础。 但是,一个组织拥有的数据要保持清洁。
商业智能仪表盘将是帮助企业获得未来一年技术创新的关键,以确保企业的数据完整、正确、一致、最新,并符合GDPR法规。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27