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
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09