企业管理大数据容易犯的两大错误
大数据行业专家基思·卡特表示,由于没有适当的前期规划,许多组织在制定他们的大数据分析策略方面导致失败。
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在所有人谈论大数据和其潜在好处的时候有一点要注意。这是大数据的谎言,人们认为大数据可以自动解决任何数量的业务问题,并使企业更有效地与他们的竞争对手进行竞争。根据供应链管理者的经验,最近,基思·卡特是新加坡国立大学商学院决策科学系的一名教师,已经咨询了几十家公司和数百名企业和业务人员。他一直发现的是,那些相信大数据谎言的人正在犯两大错误:
问题是,如今许多公司正在收集和管理大数据几乎没有什么深谋远虑。
不加区别地收集数据。企业正在收集负载和数据负荷。那很棒。但他们不知道如何有效地理解它。他们通过收集大数据,非常大的,全面的,经常变化和快速变化的数据集,进行调查,并得出结论。但原始数据对大多数企业用户并没有什么价值,甚至将更多的数据放在更大的数据库中,或者将大量的数据拷贝到电子表格中,通常不会提供任何价值。
数据分类是有用的。相反,企业可能会认为他们做得很好,如果他们“清洗”他们收集的所有大数据,然后进行分类。当然,有利于规范数据的集中、清洗、分类和构建。但它很难用于一个商业案例,如果当数据清洁和组织完成,数据不提供真正的商业问题的答案。这是特别真实的,当大数据管理工作变成一个IT为重点的项目,不能从企业用户得到保证,那么有问题的数据已经验证,实际上是有用的,这一点尤其如此。
问题是,如今许多公司正在收集和管理大数据几乎没有深谋远虑。正如规划是关键,任何企业战略项目在处理大数据的预测是最重要的。这个过程中的所有元素都必须是有目的的,并与业务目标紧密结合。
那么,什么是正确的方法呢?你必须先从一个战略性的业务问题,然后获得所需的数据来回答这个问题。只有这样,你才能快速启动可视化的业务,实现业务发现,并提供可操作的情报。
这就是大数据真正的战略区别,因为即使知道这个词的最真实的定义,大数据并不是任何业务问题的解决方案。它只是这听起来像大量的不同来源的信息集合。这是你的数据,可以有一个很大的区别,而组织需要避免其他人所犯的大数据错误。
文章标题:企业管理大数据容易犯的两大错误
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