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MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11