摘要：大數(shù)據(jù)行業(yè)專家基思•卡特表示，由于沒有適當?shù)那捌谝?guī)劃，許多組織在制定他們的大數(shù)據(jù)分析策略方面導致失敗。
大數(shù)據(jù)行業(yè)專家基思•卡特表示，由于沒有適當?shù)那捌谝?guī)劃，許多組織在制定他們的大數(shù)據(jù)分析策略方面導致失敗。
基思•卡特是《大數(shù)據(jù)快速提供業(yè)務結果指南》的作者，這本書是由JohnWiley＆Sons出版公司2014年9月出版的一系列文章。
如今，人們對于管理大數(shù)據(jù)和分析大數(shù)據(jù)習以為常。事實上，這個詞已經用得如此廣泛，有時不恰當?shù)貞�，因此，它已經開始失去它的意義。
在所有人談論大數(shù)據(jù)和其潛在好處的時候有一點要注意。這是大數(shù)據(jù)的謊言，人們認為大數(shù)據(jù)可以自動解決任何數(shù)量的業(yè)務問題，并使企業(yè)更有效地與他們的競爭對手進行競爭。根據(jù)供應鏈管理者的經驗，最近，基思•卡特是新加坡國立大學商學院決策科學系的一名教師，已經咨詢了幾十家公司和數(shù)百名企業(yè)和業(yè)務人員。他一直發(fā)現(xiàn)的是，那些相信大數(shù)據(jù)謊言的人正在犯兩大錯誤：
問題是，如今許多公司正在收集和管理大數(shù)據(jù)幾乎沒有什么深謀遠慮。
不加區(qū)別地收集數(shù)據(jù)。企業(yè)正在收集負載和數(shù)據(jù)負荷。那很棒。但他們不知道如何有效地理解它。他們通過收集大數(shù)據(jù)，非常大的，全面的，經常變化和快速變化的數(shù)據(jù)集，進行調查，并得出結論。但原始數(shù)據(jù)對大多數(shù)企業(yè)用戶并沒有什么價值，甚至將更多的數(shù)據(jù)放在更大的數(shù)據(jù)庫中，或者將大量的數(shù)據(jù)拷貝到電子表格中，通常不會提供任何價值。
數(shù)據(jù)分類是有用的。相反，企業(yè)可能會認為他們做得很好，如果他們“清洗”他們收集的所有大數(shù)據(jù)，然后進行分類。當然，有利于規(guī)范數(shù)據(jù)的集中、清洗、分類和構建。但它很難用于一個商業(yè)案例，如果當數(shù)據(jù)清潔和組織完成，數(shù)據(jù)不提供真正的商業(yè)問題的答案。這是特別真實的，當大數(shù)據(jù)管理工作變成一個IT為重點的項目，不能從企業(yè)用戶得到保證，那么有問題的數(shù)據(jù)已經驗證，實際上是有用的，這一點尤其如此。
問題是，如今許多公司正在收集和管理大數(shù)據(jù)幾乎沒有深謀遠慮。正如規(guī)劃是關鍵，任何企業(yè)戰(zhàn)略項目在處理大數(shù)據(jù)的預測是最重要的。這個過程中的所有元素都必須是有目的的，并與業(yè)務目標緊密結合。
那么，什么是正確的方法呢？你必須先從一個戰(zhàn)略性的業(yè)務問題，然后獲得所需的數(shù)據(jù)來回答這個問題。只有這樣，你才能快速啟動可視化的業(yè)務，實現(xiàn)業(yè)務發(fā)現(xiàn)，并提供可操作的情報。
這就是大數(shù)據(jù)真正的戰(zhàn)略區(qū)別，因為即使知道這個詞的最真實的定義，大數(shù)據(jù)并不是任何業(yè)務問題的解決方案。它只是這聽起來像大量的不同來源的信息集合。這是你的數(shù)據(jù)，可以有一個很大的區(qū)別，而組織需要避免其他人所犯的大數(shù)據(jù)錯誤。
來源：機房360
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