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[行业动态] 大数据分析:大数据发展迅速,但前路仍挑战无数 [推广有奖]

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widen我的世界 学生认证  发表于 2016-3-11 15:41:35 |AI写论文

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大数据分析:大数据发展迅速,但前路仍挑战无数


放眼整个互联网时候,琳琅满目的大数据可谓算是发展的主流,它的认知、应用重要性在不断上升。不过在大数据发展如此迅速的同时,大数据应用一路上面临的挑战还是数不胜数的。两个最近的调查就大数据作了新的说明,调查显示大数据应用是在不断增加的,但是会不断的遇到大数据管理方面的挑战。


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管理咨询公司NewVantage Partners将在下一周公布第4年度大数据执行调查结果。调查的受访者是1000名高级商业和科技业的行政主管。IT行业协会美国计算机协会Comp TIA上个月发表了大数据洞察与机遇的报告,这份报告来源于网上对402位商业和IT业专业人员的调查。


基于这些报告,我们得出6个观点:在现实中大数据到底会遭遇到哪些事情?


大数据采用不断上升,但是不是所有地方都生产大数据应用的产品


NVP发现62.5%的公司至少有一个大数据产品在生产,从2013年的31.4%上升至2014年的48.2%。仅有5.4%的公司在报告中称现在没有做大数据项目的计划。参与了Comp TIA调查的公司中,有51%的企业称他们在进行大数据项目的某种形式,对比2013年42%的企业,有所上升了。


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大数据名声变得更加响亮


69.6%的企业认为大数据对商业成功非常重要甚至是关键,而2014年是有54.4%的企业这般认为,较之有所上升。有72%的企业已经发布了应用大数据项目的某种形式,他们的获得的成果超出了预期。(美国计算机协会)


大数据驱动:获得洞察能力 提升速度


发展关于商业、客户(37%)和速度(更快的作出回复,决策以及市场投放,29.7%)的更深入的洞察能力,被认为是大数据投入最大的驱动。有63%的企业每天都和数据打交道,有60%的企业通过数据更好的了解客户,以及有59%的企业使用数据比较企业目标。


(109).jpg


数据源多样性胜过数据量和数据处理速度


企业们在报告中反映数据的多样性(占40%)是大数据投入背后的主要技术驱动,而数据量(14.5%)和数据处理速度(3.6%)落后于多样性。有45%的企业认为他们数据的高纬度是不完整的,另外有42%认为他们数据的不完整性是不影响投入的。


组织上的挑战:发现真正的天才和领导者



42%的企业不具备实时分析技能,41%的企业缺乏相关的数据库技能。由于贫乏的数据管理和使用,有29% 的企业会作出无效的决策以及没有办法实现新的客户细分,于此同时,有38% 的企业浪费了不少时间。只有31%的企业是真正的在管理和使用数据中实现了他们需求(CompTIA)。有54%的企业已经指定了首席数据官(CDO),较之2012年的12%大幅度上升了。其中有20% 的CDO是全权负责大数据项目的执行官(NVP)。


(108).jpg


为了大数据项目的成功,组织内部中,业务和技术必须合作



有33.9%的企业确认在商业应用中,业务和技术的合作是最关键的因素,较之2013年的23.4%有所上升,合作能大幅度的带动其他因素。23.2%的企业则认为强大的商业保证是最关键的因素。相反,技术上的领先地位(5.4%)和技术选择(0.0%)则是微不足道的(NPV)



作者:Gil Press


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全球之行heart 在职认证  发表于 2016-3-11 15:42:19
放眼整个互联网时候,琳琅满目的大数据可谓算是发展的主流,它的认知、应用重要性在不断上升。不过在大数据发展如此迅速的同时,大数据应用一路上面临的挑战还是数不胜数的。

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离婚律师 在职认证  发表于 2016-3-29 18:39:51
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点滴记录life 在职认证  学生认证  发表于 2016-3-29 18:41:05
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报纸
我心孤独 在职认证  发表于 2016-3-29 18:58:48
大数据迷思和对线下操作的批评反映的是一种片面技术倾向,过重的技术视角只会抹杀互联网金融在交易主体、交易渠道、用户体验、普惠思维方面的巨大优势与革新价值。当前的互联网金融企业向别人忽悠下大数据未尝不可——只是,千万不要把自己也忽悠进去了。

地板
心从未停止呼吸 在职认证  发表于 2016-3-29 19:08:33
不要为了大数据而作大数据,初以为略有道理,现在发现,仍有很多人埋在这个坑里,为了大数据而做大数据,不仅是现在一些创业者和投资者的误区,甚至很有可能在未来的一小股泡沫中,越吹越大,这股泡沫什么时候来谁也不知,或许半年,或许两年。

7
临时同居 在职认证  发表于 2016-3-29 19:22:08
大数据的鼓吹者希望人们相信,在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的洞察,不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯,还是雇员的生产效率。但是许多大数据的传道者不愿正视其不足。数字无法自己说话,而数据集——不管它们具有什么样的规模——仍然是人类设计的产物。

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