數(shù)據(jù)是現(xiàn)代企業(yè)中必不可少的資產(chǎn)，無(wú)論大型跨國(guó)公司還是小型本地?fù)碛械钠髽I(yè)。如果組織沒(méi)有有效的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，他們將錯(cuò)失數(shù)據(jù)所提供的巨大潛在業(yè)務(wù)價(jià)值。大數(shù)據(jù)和分析對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)有前途的投資，因?yàn)樗蛊髽I(yè)能夠收集和處理大型數(shù)據(jù)集以獲取有價(jià)值的見解。但是，利用數(shù)據(jù)也會(huì)帶來(lái)混亂，并阻礙企業(yè)充分發(fā)揮其潛力。 因此，在開始進(jìn)行數(shù)據(jù)項(xiàng)目之前，企業(yè)必須考慮并避免6大數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

依賴相同的KPI

在不斷變化的環(huán)境中，企業(yè)需要適應(yīng)先進(jìn)的策略和解決方案。 大多數(shù)公司仍然使用傳統(tǒng)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，這些指標(biāo)可能會(huì)與正在探索新工具和技術(shù)的指標(biāo)相抵觸。 因此，為了在當(dāng)今快速發(fā)展的數(shù)字世界中繁榮發(fā)展，組織需要使用新穎且更合適的工具來(lái)制作高級(jí)數(shù)據(jù)分析工具，以反映企業(yè)的當(dāng)前績(jī)效并確定真正推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的因素。

缺乏數(shù)據(jù)安全問(wèn)題

安全和治理是主要的關(guān)鍵業(yè)務(wù)問(wèn)題。 當(dāng)組織開始傾向于大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，他們正朝著大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目發(fā)展，而沒(méi)有引入安全性和治理。以這種方式，他們需要考慮一種用于保護(hù)大數(shù)據(jù)和的多方面方法。 這應(yīng)該包括對(duì)擁有的數(shù)據(jù)的理解，審核數(shù)據(jù)的操作以及控制特權(quán)用戶。 此外，它們必須包括從項(xiàng)目開始時(shí)就開始的合規(guī)性，治理和安全性對(duì)話。

僅考慮技術(shù)成本

為了啟動(dòng)數(shù)據(jù)項(xiàng)目，需要進(jìn)行大量更改，許多公司對(duì)此都嚴(yán)重低估了。 毫無(wú)疑問(wèn)，規(guī)劃用于部署數(shù)據(jù)策略的技術(shù)成本至關(guān)重要，但是對(duì)于預(yù)算中超出技術(shù)成本的項(xiàng)目忽視預(yù)算可能會(huì)帶來(lái)潛在挑戰(zhàn)。 除了技術(shù)成本，企業(yè)還需要計(jì)劃組織內(nèi)技能開發(fā)，培訓(xùn)和變更管理的預(yù)算，這可以為有效利用大數(shù)據(jù)和分析帶來(lái)文化上的改變。

俯瞰外部數(shù)據(jù)

如今，數(shù)據(jù)來(lái)自各種來(lái)源，并且形式不僅是數(shù)據(jù)庫(kù)和電子表格，而且形式更多。 企業(yè)收集的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化或原始數(shù)據(jù)，例如照片，錄音，文本文件等。 因此，具有可靠的數(shù)據(jù)策略需要考慮可以摘錄有意義的見解的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 但是，忽略包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，政府和數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人在內(nèi)的外部數(shù)據(jù)源，可能會(huì)使企業(yè)的數(shù)據(jù)項(xiàng)目陷入癱瘓。他們必須考慮可以為企業(yè)帶來(lái)價(jià)值的各種數(shù)據(jù)源。

無(wú)法解決實(shí)際數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題

根據(jù)Tamr和Turing獎(jiǎng)獲得者的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官M(fèi)ichael Stonebraker的說(shuō)法，領(lǐng)導(dǎo)者經(jīng)常感到自己在數(shù)據(jù)科學(xué)和算法開發(fā)等領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，因?yàn)樗麄兤赣昧藬?shù)據(jù)科學(xué)家。但是，數(shù)據(jù)科學(xué)家通常會(huì)花費(fèi)大部分時(shí)間評(píng)估和清理數(shù)據(jù)并將其與其他來(lái)源集成。但重要的是要意識(shí)到數(shù)據(jù)科學(xué)家實(shí)際上是如何花費(fèi)時(shí)間的。因此，制定明確的數(shù)據(jù)清理和集成策略，并由首席數(shù)據(jù)官負(fù)責(zé)員工工作，可以幫助解決公司的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題。

不計(jì)劃將AI / ML破壞性

毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)所有行業(yè)都有相當(dāng)大的影響。這些技術(shù)將破壞業(yè)務(wù)的各個(gè)方面，并改善運(yùn)營(yíng)和員工生產(chǎn)力。但是大多數(shù)組織仍然缺乏實(shí)現(xiàn)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的能力。因此，想要站在AI顛覆性的一端的公司必須愿意為自己的才能付出代價(jià)。這意味著他們必須付出更高的AI和ML專業(yè)知識(shí)才能幫助他們成為顛覆者，而不是被顛覆。

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