数据及其分析项目计划或将能够改变游戏规则,为您企业提供相应的洞察分析能力,帮助您企业赢得市场竞争,创造新的收入来源,并得以更好地为客户服务。但与此同时,大数据及其分析活动也可能面临巨大的失败,甚而导致浪费掉大量的资金和时间投入——更不用说,还有可能造成那些在令人沮丧的管理失误中身心受损的有才能的专业技术人员的流失。那么,企业组织究竟应当如何避免大数据分析项目的失败呢?

  1、确保分析工具易于使用,数据和高级分析是复杂的,但是商业用户所依赖于访问和理解数据的产品却并不一定必须是复杂的。企业的业务分析团队提供简单有效的工具,以便能够更好的用于数据发现以及数据分析和可视化。切记不要为非技术业务用户提供程序员级别的工具。他们操作起来会感到力不从心,可能会诉诸使用他们以前的工具,而这些工具并不能真正的奏效(否则,你企业就不会大费周章的实施大数据分析项目了

  2、建立一个数据湖,不要吝啬带宽,企业应建立一个数据湖,在这个数据湖中,采集、索引和规范化数据是精心策划大数据策略的组成部分。Etchings表示说,企业组织如若没有清晰的理解和明确的蓝图,那么大多数数据密集型的计划都注定将会失败。同样,有足够的带宽也是至关重要的; 否则数据不会足够快的从各种不同的数据来源传输到数据湖,进而为业务用户所用。为了充分利用贵公司所收集的海量数据资源,Etchings说,企业不仅需要每秒能够处理数百万I/O的快速磁盘,而且还需要相互连接的节点和处理引擎,以便随时访问数据。

  3、把数据管理和质量放在首要位置,确保良好的数据管理和质量应该是所有大数据分析项目的重要指标,否则面临的失败的可能性要大得多。确保数据质量和良好管理的一个重要部分就是聘用熟练的数据管理专业人员,这其中包括数据管理总监或其他方面的高管来监督这些领域。鉴于这些举措的战略重要性,企业组织将会对于数据的管理、监控和策略方面的拥有权方面具有真正的需求。

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