京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业应用大数据的5大经验
对于企业来说,"数据分析师"应用大数据有5大经验教训需要牢记。
1、 要赢得利益相关者的信任
"数据分析师"使用大数据正确的分析方法是业务而不是技术,在开始部署大数据应用之前,赢得业务部门的信任,增强其信息至关重要。首先,利益相关者会帮助你获取所 需要的资源,包括团队、资金和必要的数据资源,让你的项目取得成功。其次,"数据分析师"任何数据分析只有被付诸实践才是有效的。如果主要管理者不愿意基于大数据分析结 果对业务进行改进,那么所有的投入都会被浪费。
因此,增强利益相关者的信心将是当务之急。
2、专注于那些对于企业至关重要的问题
对于很多大的机构或者企业而言,如果能够进行数据归档并进行离线,采用几乎免费的集群数据库将会带来巨大的成本节省,这是非常普遍的。
如果能够对非结构化数据进行迁移,将会帮助企业节省大量的购买授权的成本,而部署和管理这样的系统,就需要投入进行系统架构,而所节省的授权成本恰好可以用于系统架构的开销。
在这种情况下,给中型企业的建议就是不要更多关注投资回报率,不要过多关注成本节省。获得最大的商业利益,是需要集中重点加以阐述的口头禅。
3、培养数据科学家
要将大数据应用付诸实践,对于人才的需求首当其冲。对于拥有大量资源的大机构这尚且是一个难题,对于中等企业就更是如此了。众多的市场研究表明,对于"数据分析师"人才的需求难以在短时间内解决。与其花重金招聘,莫不如内部挖潜。
可以挑选那些充满了激情的数据库管理人员(DBA)已经愿意学习的业务分析人员,采取适合步骤对他们进行培养。
4、正确采用本机分析技术
拥有一个企业级大数据处理平台并不意味着企业具有驾驭意义数据的能力,拥有处理大数据集群是一件非常好的事情,但问题在于你是否能够以正确方式来确保能够获预期的商业价值呢?
尽管拥有高端大数据平台,但许多企业发现还是很难获取和分析数据。鉴于大数据已经成为整个IT业热点,因此市场上会有各种产品和方案供应商,但这些产品解决方案的效果还有待观察。
5、协作是口头禅
企业业务部门领导、销售主管以及职能部门人,如果缺乏必要的IT知识将很难认同大数据分析的结果。很快就可以发现,尽管具有前所未有的创新,然而相关人员不敢将其付诸应用。
中等企业通过协调IT和业务线,这会帮助克服可能碰到的路障、避免那些妨碍成功的陷阱。通过这种方式,不仅可以帮助企业适当管理好数据,同时也 可以确保能够在正确时间获取到正确的数据。 数据分析师的数据分析具有至关重要的价值,这些数据贵在发现,并证明有效,这将有助于企业进行正确的决策
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30