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数据剖析的几个误区

发布时间:2022-05-24 15:48:19 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:在IT领域,炒作越大,误解越多,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转,从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时,以下是他们可能要
         在IT领域,炒作越大,误解越多,数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转,从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时,以下是他们可能要记住的误区。
 
误区1:数据分析需要重大投资
         这些天来,似乎每一项技术努力都必须经过健全性财务的过滤。当IT和业务经理提议启动一个项目或部署一个新的工具时,"它将花费多少钱?"是他们首先得到的问题之一。
 
         有些人认为,数据分析本质上是一项昂贵的工作,因此只限于拥有大额预算或大量内部资源的组织。但并不是所有的数据分析工作都需要重大投资,移动和在线房地产服务提供商Trulia的工程副总裁Deep Varma说。
 
         "现在市场上有很多开源以及其他工具,可以帮助你开始展示数据分析的价值,"Varma说。"你需要对你的内部数据存储以及你要解决的问题有一个很好的了解。云计算也让你很容易尝试分析解决一个商业问题"。
 
         现代分析"基于云系统和大数据架构,顾名思义,比传统的数据仓库系统要便宜不少,"咨询公司EY的分析学全球领导人Beatriz Sanz Saiz补充说。
 
"另外,数据和分析的应用通常是为了实现三个结果:提高流程效率、收入增长和主动风险管理,"Saiz说。"所以总的来说,数据和分析的应用给任何公司都带来了巨大的成本效益。"
 
误区2:您需要大数据来执行分析
对许多人来说,大数据和分析的概念是相辅相成的。他们的想法是,企业在进行分析之前需要收集大量的数据,以产生商业洞察力,改善决策等。
 
当然,大数据分析的好处已经被充分证实,拥有资源的公司确实可以通过利用其数据存储作为分析工作的一部分来获得巨大的竞争优势。但认为大数据是分析工作的必要条件的想法并不正确。
 
"很多时候,人们试图捕捉尽可能多的数据;他们听到'大数据'就会感到兴奋,"人事公司Allegis Global Solutions的商业智能执行总监Tim Johnson说。"人们的误解是,数据越多越好,机器会把它全部整理出来。"
 
然而,分析师需要的不是更多的数据,而是具体的数据。"约翰逊说:"95%的用户正在寻找与他们的工作相关的信息,并支持决策和改善绩效。与其关注更多的数据,企业必须考虑业务用户,不仅要确定他们需要访问什么数据,还要确定数据的呈现方式。"
 
约翰逊说:"以多种格式提供对每一点信息的访问可能会让人不知所措,而且实际上会扼杀采用。"相反,要找出什么对他们来说是重要的,以及你如何以最简单的格式向他们展示这些信息"。
 
误区3: 算法是故障安全的
约翰逊说,人们固有的对统计模型和算法的信任程度很高,而且随着企业建立他们的分析项目,他们越来越依赖复杂的模型来支持决策。
 
"因为人们不了解模型、算法和其他先进的数据科学实践,所以他们对它们信任,"约翰逊说。用户不觉得他们有知识来挑战这些模型,所以他们必须相信建立这些模型的"聪明人",他说。

(编辑:常州站长网)

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