
专家总结:有效管理大数据的7个诀窍
大学教授和统计学家们对数据大张旗鼓的推崇与使用,引导了一个新的行业诞生,那就是大数据的收集与管理。专家们认为,几乎所有的行业都会对大数据有所贡献。但因为大数据行业较新,所以管理大数据的方法并没有明确的阐释。
如果你正在寻求管理自身数据的方法,那么这篇文章会对你有很大帮助,首先,让我们纠正一下基本概念。
什么是“大数据”?
Greg Satell在福布斯杂志中曾说过:“在尝试管理大数据之前,首先要明白这个词的意思是什么。虽然“大数据”这个名词现已十分流行,很多人在谈论它,还有更多关键领域的投资者也对它报以极大热情。但是,这种过分炒作导致了所有数据都被称作大数据,人们对大数据的含义却越来越困惑。”
正如作者在一篇博客中提到过的:
…大数据是任何无法用传统手段完成处理的数据,例如Excel电子表格、PowerPoint或文本编辑器。有时,同一时间在成千上万台服务器上运行的并行软件只为处理大数据。像关键词搜索、社交媒体营销和趋势探析都需要动用大数据。当然,你肯定会有使用互联网的需要,当连入互联网时,你就已经用到了大数据。
Satell引用了一本书,其中认为大数据是那些需要大动干戈才能被处理完成的事,而不是能够小范围内能处理的事情,因为这些研究的样本太少,结论会不准确。
除非是在无数次尝试的基础上,否则你不能准确的预测一个球员的罚球命中率。随着增加数据的使用量,我们可能会吸收到低质量的数据来源,但通过筛选,计算出来的数据仍会是准确的。这便是使用数十亿散点数据来分析一些重要事情的思路。
以下是管理大数据的7个小诀窍:
1、明确你的目标
对于每一个研究或项目,你必须对自己提问,明确想要达到什么样的目标。同样也应该与团队探讨,了解他们所认为的最重要的事。目标决定了你应该收集什么数据,以及如何推动项目。
没有明确的目标和为实现目标所制定的策略,你要么会失去方向,去收集错误的数据,要么只能收集到很少的正确数据。但即使你收集到了正确的数据,也不知该如何应用,它对于你虚无的目标并没有任何意义。
2、确保数据安全
确保所有存储数据的容器都是可访问且安全的,因为你一定不希望数据被窃或丢失,没有数据做不了任何分析。确保你已经落实了严密的防火墙安全措施、垃圾邮件过滤、恶意软件扫描以及对团队成员的权限控制。
最近,我参加了一个由Your公司CEO Robert Carter举办的研讨会,他分享了自身以及与合作企业共同的经验。他说,许多企业主通过网站和产品与用户互动从而收集数据,但却不采取足够的预防和保护数据的措施。这已经使一些客户对企业失去信任,且摧毁了一些交易,客户甚至会状告索求损害赔偿。
“确保数据安全看起来似乎是很平常的一件事,但太多的企业和组织没有遵守这一忠告,尝到了违背后的苦果,”Carter总结道。所以,不要成为他们之中的一个。
3、保护数据基础设施
除了入侵数据库和人为因素会威胁你的数据,一些自然因素同样能够破坏你的数据,让你完全失去它们。
人们往往会忽视一件事,那就是高温、潮湿和极端寒冷都能够损害数据。这些因素可能引起系统故障,以致长时间宕机和重启失败。你应该找到此类环境因素,并且在这些情况发生之前采取措施,以防数据丢失,不要等数据丢失了再来难过。
4、遵循审计规则
即使很多数据管理者都十分繁忙,但他们也必须维持对所有数据的良好管理,以备审查。无论你是管理客户的支付数据、信用评分的数据,甚至是看似平凡的数据(如网站匿名用户的数据),你都需要正确的处理它们。
这将确保你有足够的责任心和能力,能够继续赢得客户和用户的信任。
5、数据需要相互连接
确保你所使用的软件集成了多个解决方案后,还有一个会导致问题的因素,那就是应用程序无法与你的数据连接,反之亦然。
你应该充分利用云存储、远程数据库管理员支持和其他数据管理工具,以确保各数据集的无缝同步,特别是在多个团队成员同时访问或编辑数据的情况下。
6、了解需要捕捉什么样的数据
当你是大数据的管理者,你必须知道在特殊场景下使用哪种数据最好。因此,你必须了解要收集哪些数据以及如何使用它们。
而这又引回了我们上面说的最基础的一点:明确你的目标,以及如何用恰当的数据来实现它。
7、适应变化
软件和数据是每天都在不断变化的,新的工具和产品每天都在冲击着市场,改变已经过时的游戏规则。例如,如果你在卖牙刷,并且通过六个月的时间收集了你需的大量客户数据,比如他们对牙膏口味的偏好和其他习惯,如果他们表现出对某一口味或电动牙刷的偏好,那么你就要改变你的销售策略了。你还需要改变收集与利益相关的数据的方式,当你遭到拒绝时,不懂变通会导致数据收集失败。
你必须学会灵活调整,适应新的管理和交换数据的方式。这就是与你所在行业保持紧密连接,真正收获大数据带来的益处的方法。记住这些技巧可以帮助你以一种简单的方式处理大数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08