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如何使大數(shù)據(jù)分析的價值最大化

據(jù)統(tǒng)計,數(shù)據(jù)量每2-3年時間就會成倍增長,這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價值,而企業(yè)所關(guān)注的通常只占總數(shù)據(jù)量的2%-4%左右。

 ?。ň幾g/3sNews編輯 葛宇)近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)以各種不同的方式影響著我們的生活。通過對大量數(shù)據(jù)加以分析,政府、企業(yè)和學(xué)者等可以找到有價值的東西,從而提升我們的生活水平,改善我們的生活和工作方式。越來越多的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析工具找到發(fā)展趨勢和適合企業(yè)發(fā)展的方法,從而為合伙人帶來利益。

  數(shù)據(jù)集的內(nèi)存都是以千兆字節(jié)計算的,因此要對如此巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析也是一項(xiàng)挑戰(zhàn),并且往往都有時間要求,只有對數(shù)據(jù)快速的解讀和分析才能更快做出決策。

  如果找不到適宜的分析工具,那么大數(shù)據(jù)的管理和分析就非常浪費(fèi)時間。這里提供幾種提高大數(shù)據(jù)分析價值的方法:

  1. 數(shù)據(jù)融合

  成功的大數(shù)據(jù)分析可以使用戶應(yīng)對工作中的困難,例如發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細(xì)分市場進(jìn)行拆分,企業(yè)可以提供新的產(chǎn)品和服務(wù)。要想做到這些,就需要從各種資源得來的數(shù)據(jù)中抓住重點(diǎn)從而做出重要決策。

  在數(shù)據(jù)分析中,時間至關(guān)重要。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和決策制定者需要實(shí)時的信息來快速做出決定。但是據(jù)估算,大約80%的時間都花在了準(zhǔn)備和整理數(shù)據(jù)上。這樣一來真正的分析工作只占20%。

  因此高效的處理工作非常重要,例如數(shù)據(jù)分析的提取、轉(zhuǎn)換和加載過程(ETL)。我們認(rèn)為,2015年ETL處理手段將被更多企業(yè)加以利用,這是一種更簡潔的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程,同時不需要過多的IT技術(shù)。

  一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數(shù)據(jù)融合在一起,也包括公共數(shù)據(jù)。它讓用戶的注意力集中到一個源頭,獲得相關(guān)性更高的信息,提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的,降低錯誤溝通的風(fēng)險。

  據(jù)統(tǒng)計,數(shù)據(jù)量每2-3年時間就會成倍增長,這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價值,而企業(yè)所關(guān)注的通常只占總數(shù)據(jù)量的2%-4%左右。因此,企業(yè)仍然沒有最大化地利用已存在的數(shù)據(jù)資源,以致于浪費(fèi)了更多的時間和資金,也失去制定關(guān)鍵商業(yè)決策的最佳時機(jī)。

  于是,企業(yè)如何通過各種技術(shù)手段,并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息、知識,已經(jīng)成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術(shù)手段。目前,ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……

  2. 溝通無障礙

  就像之前說過的,大數(shù)據(jù)分析工具可以幫助企業(yè)解決商業(yè)難題。從業(yè)人員也許能很好的理解這些問題,但I(xiàn)T人員卻不能完全理解,這樣就不能提供和專業(yè)需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢,領(lǐng)導(dǎo)層就無法及時得到有用信息,也就無法快速做出決策。

  如果技術(shù)人員能夠使用這種自助服務(wù)分析工具,就能夠找到問題所在并做出可以彌補(bǔ)漏洞的決定。此外,他們還可以將數(shù)據(jù)同其他開放信息結(jié)合在一起,挖掘細(xì)分市場。企業(yè)還可以共享IT資源來發(fā)掘更多的數(shù)據(jù)信息。

  原文來源:Maximizing the value of big data analytics

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