京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析决定大数据成败
近几年来,我一直在与大数据公司的高管们探讨如何解决他们所遇到的问题。一些有趣的问题仍然持续存在。很明显,我们仍然还处在对于某些问题的初步了解阶段,要充分了解并使用有效的方案来解决这些问题,我们可能仍然还有很长的路要走。
Facebook和谷歌等公司获取了大量的信息。他们普遍遭到侵犯隐私的控诉,尽管我们并不知道这些企业利用他们收集的数据信息可以计算出关于我们的什么信息内容。我们总是假设他们使用这些数据信息是对我们不利的,即使他们很可能尝试的是使用这些信息为我们的谋利益。
没有更好的保护您的数据的方案
历来,围绕着大型数据存储库的许多问题均涉及到如何管理他们。这主要是指确保那些需要访问这些数据的人员的范围权限:从管理报告到遵守一切管理的制度规范,以便让这些人员在需要访问这些数据时可以得到他们所需要的信息。这还意味着必须确保数据存储的安全。这在历史上已然成为了供应商们铁一般坚不可摧的服务准则。
上述这些历来管理数据的方法说明我们一直以来对待这些数据就像海盗的宝藏一样,只是努力寻找创造性的、廉价的方法来埋葬他们。但却没有拿出同样有创意的方案来及时分析、得到他们。
我们可以肯定的是,宝藏是确实存在的,但我们不知道其究竟在何处。甚至有些数据信息已经真的非常老了,其索引和存储往往是如此糟糕,以至于我们有时会认为如果我们当初没有将其存储着首要位置会不会更好些。
新兴的公共云资源承诺低成本的存储与未来高可能性的访问。任意数据信息宝藏资源均被一排排整齐的存储。唯一需要权衡的,当然就是,安全、管理和遵守合规性的问题。
随着数据的不断增长和企业IT预算压缩,上述这些因素的权衡似乎已经不成其为问题了。也就是说,直到犯罪分子找到获得并发布了这些数据,才会造成风险。我们的企业甚至有了风险经理的职位,但这一职位也慢慢随着金融市场的崩溃而日渐变得对于保护企业资产没有什么意义。
数据分析才是决定大数据的成败的王道
现在,我们意识到,最关键的并非大数据本身。相反,是数据和移动设备接入的分析与结果报告。企业高管们越来越多地发现,如果他们能够从他们收集的数据中得到真实的信息,他们可以做出更好的决策,避免痛苦的重复错误,并提升他们在企业乃至整个行业中的地位。
事实证明,知识就是力量。因此,今天的成功人士已然开始把重点放在更多地了解他们的客户、合作伙伴、员工和企业环境,而不再是他们的竞争对手。
新时代的企业执行人员使用工具进行更强大的数据同步。这保证了被分析的数据的准确度和及时性。他们提供移动客户端,可以在智能手机和平板电脑上显示结果。他们利用云服务,可以同时解决企业的成本和安全性的要求。
Hadoop已经成为最大的数据分析平台,供应商之间正在使用Hadoop,进行提供最好的工具的竞争。然而,随着供应商开始花更多的时间开发附属品,而不是优化整个解决方案;或选择合作伙伴时无意造成了瓶颈,这些优化可能功亏一篑。
明智地选择你企业的数据分析解决方案
最后,当我听到奥巴马总统连任的CIO分析得出结论,大数据本身的部分并不重要。为您的管理人员提供他们所需要的答案才是最重要的。
这可能听起来很简单,但它确实需要供应商必须满足下列条件:
· 具有您企业和行业方面的大量经验。
· 愿意承担整个解决方案。
· 在达到您企业的期望方面有良好的记录。
· 具有公共和私有云资源的经验。
· 有能力处理传统的数据存储和实时数据流。
总之,这不是一个自己动手做的问题。您需要有经验、有信誉、有可靠性和值得信赖的供应商。只有少数供应商能满足上述这些标准。您需要进行明智的选择。
本文作者罗布·恩德勒是恩德勒集团的总裁兼首席分析师。之前他曾担任Forrester Research和Giga信息集团的高级研究员。在此之前,他曾供职于IBM担任过内部审计、市场竞争分析、市场营销,财务和安全管理等相关职务。目前,恩德勒为各种出版物撰写关于新兴技术、安全和Linux相关专栏文章,并受邀参与美国全国性的新闻电视节目录制:包括CNBC、FOX、彭博社和全国公共广播电台。(转)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08