京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2018年大数据的五个发展趋势
如今,数据是已成为组织最大的资产之一,而随着2018年的到来,数据对组织的重要性将日益增长。
数字化变化的速度如此之快,以至于人们难以准确预测2018年的趋势。然而,可以肯定的是,大数据将继续影响商业世界的每一个角落。而且,如果人工智能和物联网的进步将继续占主导地位,那么人们很可能会看到更多的企业比以往更容易受到数据驱动。
随着2018年的临近,各种规模的组织将会探索数据驱动业务决策以及如何改善盈利的多种方式。以下是需要了解的五个大数据趋势。
1. 数据可视化将成为企业必备的手段
如今的组织正在接受分析文化,需要数据来支持他们的一举一动。然而,传统的商业智能(BI)方法往往无法释放数据的力量,因为它们往往太复杂、太僵化、速度太慢。
数据可视化或商业智能仪表盘将会得到越来越广泛的应用,因为它们可以帮助人们快速接受和消化最相关的信息。将图形和图表与功能强大且易于使用的业务分析相结合,意味着每个部门的用户不仅可以看到他们的组织如何实时执行,而且还可以采取必要的行动,防止小问题变成更大的问题,并挖掘新的机会。
2. 数据可视化将清理“脏数据”
由于数据来源越来越多,企业还将重点放在开发和驱动业务和营销战略上,清洁数据的需求越来越重要。但是,根据调查机构W8Data的研究发现,只有35%的组织定期进行数据清理。而很多企业还保留了大量的不完整的、不正确的、不一致的,以及重复的数据,而这些将会导致企业损失收入,浪费营销工作,错误的决策,以及企业声誉的损害。商业智能仪表盘可以帮助企业一目了然地查看最重要的数据,并定期和实时监控数据质量,从而清理这些“脏数据”。
3. 数据安全性的提高
数据只在可访问时才有用,但数据访问和安全性之间必须保持平衡。工作人员可能是组织的数据安全面临的最大风险,其责任将超越其领导团队。随着黑客利用向工作人员使用自助服务数据的转变,企业将再次成为网络攻击的对象。
企业会采取传统的商业智能方法,严格控制数据和报表,但这会导致分析的采用率降低,从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐,因为它促进了数据治理,并有助于为自助式分析创建安全可靠的环境,从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。
4. 首席数据官将被裁减
虽然有些人声称首席数据官(CDO)将会兴起,但人们可能会看到相反的情况。随着所有人都可以通过商业智能仪表盘进行数据分析,首席数据官(CDO)可能会变得多余。
数据可视化工具不仅易于提取和学习,还可以根据个人需求定制数据,因此每个成员可以关注部门至关重要的细节,节省了时间和精力。每个获得这些工具的用户都可以在一个操作视图中实现报告和预测的自动化。以这种方式清楚地呈现信息,将使决策者能够深入了解他们所需要的信息,并用它来绘制绩效图,确定趋势,并帮助预测未来的机会或要求来改变优先事项。
5. 改善GDPR合规性,以避免ICO罚款
欧盟即将实施“通用数据保护条例”(GDPR)的核心是保护消费者,这个新规则将从根本上改变如何收集、存储和删除数据。该规定要求组织知道他们在哪里持有客户的个人资料。因此,将不同来源的数据快速提取到商业智能仪表盘并理解的能力将比以往更加重要。
在商业智能仪表盘集中数据可以提供一个实时的真实版本,突出显示数据收集的任何差异,以及客户对使用其个人信息的认可。这种数据管理方法还揭示并解决了整个网络中“隐藏”的数据。
数据分析将成为2018年及以后企业所有业务决策的基础。 但是,一个组织拥有的数据要保持清洁。
商业智能仪表盘将是帮助企业获得未来一年技术创新的关键,以确保企业的数据完整、正确、一致、最新,并符合GDPR法规。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16