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大数据不会“自动”为企业做的10件事

  • 时间：2014-07-10
  • 泉源：

    888集团6008（泉源：ZDNet  作者：佚名）

    许多企业都对大数据寄予厚望 ，希望它能够解决恒久保存的营业问题 ，让公司更具竞争力并设计、制造出更好的产品。然而 ，这样的热忱很容易带来对大数据的高估 ，由于大数据“自己”并不会带来任何价值。本文列出了10个大数据不会“自动”为企业做的事情 ，除非企业对这些数据举行越发深入而详尽的剖析与挖掘事情。

    1、解决营业问题

    大数据并不会解决营业问题 ，营业依然需要人来解决。只有那些好好坐下来、在他们最先使用大数据之前想好希望从大数据中获得什么的公司 ，才华从大数据中获得他们正在寻找的商业智能的出路。

    2、为数据管理提供资助

    IBM声称全球天天爆发约莫2.5 quintillion的数据。其中大大都是大数据。不出所料 ，全球企业内处于管理中的数据也泛起指数级的增添。随着数据大宗群集而没有明确的数据保存和使用战略（尤其是针对大数据） ，组织机构正在面临着管理这些数据的难题。

    3、扫除清静担心

    关于许多企业来说 ，确定大数据的清静会见仍然是一个开放的话题。这是由于大数据的清静实践并不像系统纪录数据那样有着明确的界说。我们正处于这样一种状态 ，IT应该与终端用户合作 ，确定哪些人会见了哪些层面的大数据以及响应的剖析。

    4、解决要害IT手艺的问题

    大数据数据库管理、服务器管理、软件开发以及营业剖析手艺都是很欠缺的。这使得许多已经匮乏要害IT手艺的IT部分肩负更重了。

    5、镌汰遗留系统的价值

    若是有的话 ，遗留系统往往比大数据更具有价值。通常情形下 ，这些遗留系统提供了关于怎样最好地剖析大数据、回覆主要营业问题的主要线索。

    6、简化数据中心

    大数据要求并行处置惩罚盘算集群 ，以及一个与古板IT生意和数据客栈系统类型差别的系统管理。这意味着运行这些新系统所需的能耗、智能、软件、硬件和系统手艺也是差别的。

    7、改善数据质量

    古板生意型系统的美妙之处在于这些系统都是牢靠数据字段长度的 ，周全的编辑和验证数据 ，有助于数据相对清洁的形式。而大数据就差别了 ，它是非结构化的 ，可能是任何一种名堂。这使得大数据质量成为一浩劫题。数据质量至关主要。若是没有数据质量的话 ，你就不可信任数据盘问的效果。

    8、验证现有投资回报率指标

    从系统纪录中丈量投资回报率的最常用要领就是监控生意速率然后推断出这在获得收入方面意味着什么（好比你每分钟和获取的旅馆预订单）。生意速率并不是大数据处置惩罚的一个很好的怀抱标准 ，这可能需要数小时甚至是数天时间处置惩罚并剖析大规模的数据。相反 ，评估大数据处置惩罚有用性的最佳标准是使用率 ，按期评估的效果应该在90%以上（相比之下 ，生意型系统约莫只有20%）� ？⒄攵源笫莸男滦屯蹲驶乇手副旰苤饕� ，由于你仍然需要去说服CFO以及其他管理层证实大数据投资的价值。

    9、大部分数据都很有用

    95%的大数据都是“噪音”,也就是对营业智能完全没有孝顺或者孝顺很小。筛选出这种数据以获得智能将会对企业大有用处。

    10、每一次都奏效

    多年来 ，大学和研究中心都在举行大数据的实验 ，以追求在基因组工程、医疗药物研究以及确定外星生物是否保存等研究中的那些难以捉摸的谜底。虽然最终这些数据剖析算法爆发了一些效果 ，可是更多的仍然是不确定的结论。若是说大学及研究情形中的不确定性尚可容忍的话 ，那么企业情形中就绝非云云了。这是IT与其他要害决议者都需要对此有所预期。




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