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實施大數據項目需要牢記的6個注意事項

責任編輯:jackye 作者:Harris編譯 |來源:企業網D1Net  2016-10-19 10:03:09 本文摘自:機房360

以下是大數據項目實施中不要犯的錯誤做法,以保持業務具有較低的風險和高成功率。

大多數組織為其成功實施項目工作,都已經制定了一套大數據的最佳做法。當涉及到大數據和分析時,列出企業應該遠離的陷阱清單也同樣重要。以下是企業實施大數據項目中要牢記的六個注意事項。

1.沒有適當的大數據計劃

最成功的大數據計劃是建立一個強大的大數據和分析的基礎,并使用它們。最好的方法是通過創建一個新的大數據交付的恒定路徑,并逐步提高組織的能力,以提供更豐富和更好的數據的策略,并解決操作問題。

2.讓事情變得復雜

儀表板和電子表格樣式的數據傳輸也為最終企業用戶提供深入到數據能力,并提出更多的問題,讓工作更加出色。其中一個主要原因是用戶已經熟悉了這些類型的數據采集和處理工具。

而讓人放心的是,用戶采用訪問和操縱數據的工具越多,他們就越會信任這些工具采取大數據和分析。

3.為了項目繞過安全性

安全是大數據項目最大的缺失部分。以下這些都是需要考慮的安全問題。

·當大數據開始被捕獲,并移動到企業邊緣時,會有什么樣的安全和風險?

·你的內部數據準備環境是否安全,是否只有授權用戶才有權訪問呢?

·對于許多類型的非結構化數據,你如何審核這些數據,以確保它沒有被篡改?

·如果你正在匯總來自第三方供應商的數據,他們使用數據的安全性和管理水平是什么?因為有這么多不同的來源和類型的大數據,這個數據的安全性仍然是大多數企業都在努力的領域。

4.追求永無止境的用戶參與項目

如果你不知道到底業務領域要與大數據解決關鍵問題,你不能提供解決方案。有關業務惱人的問題與最終用戶密切相關,并與他們合作,為你制定如何獲得和提取大數據的信息戰略。

5.數據工作信心不足

如果數據沒有正確的清洗,并檢查其準確性,結果表明可能對你的公司是錯誤的和災難性的。

還記得上世紀80年代的新可樂計劃嗎?一個市場研究小組進行了20多萬次的口味測試,結果顯示參與者比傳統的可口可樂和百事可樂更喜歡新的可口可樂??煽诳蓸饭竞芸炀椭?,口味偏好并不是影響消費者購買決定傳統的可口可樂的唯一因素和主要因素。

最后,投資400萬美元新開發的焦炭口味的可口可樂被浪費,因為已經投資3000萬美元開發了另一種新的焦炭糖漿,而可口可樂公司恢復了其經典的焦炭口味的可口可樂。

6.限制你的創新

大數據項目,如所有項目一樣,必須返回值并顯示結果。因此,這些領先的大數據項目往往集中容易取得成功的領域,因為開發者知道他們可以迅速產生唾手可得的結果。

保持一些實驗大數據的工作也很重要。為什么?由于實驗大數據的工作并沒有時間壓力或結果的壓力,因此有可能有所突破。

要追求大數據創新,你需要得到首席執行官和經理的大力支持,因為這些項目也有很高的失敗率,每個人都必須接受這樣的結果。在這些研發項目中,一旦你看到可能不會產生結果,需要一個機制中斷或結束項目。

關鍵字:數據準備操縱數據

本文摘自:機房360

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實施大數據項目需要牢記的6個注意事項

責任編輯:jackye 作者:Harris編譯 |來源:企業網D1Net  2016-10-19 10:03:09 本文摘自:機房360

以下是大數據項目實施中不要犯的錯誤做法,以保持業務具有較低的風險和高成功率。

大多數組織為其成功實施項目工作,都已經制定了一套大數據的最佳做法。當涉及到大數據和分析時,列出企業應該遠離的陷阱清單也同樣重要。以下是企業實施大數據項目中要牢記的六個注意事項。

1.沒有適當的大數據計劃

最成功的大數據計劃是建立一個強大的大數據和分析的基礎,并使用它們。最好的方法是通過創建一個新的大數據交付的恒定路徑,并逐步提高組織的能力,以提供更豐富和更好的數據的策略,并解決操作問題。

2.讓事情變得復雜

儀表板和電子表格樣式的數據傳輸也為最終企業用戶提供深入到數據能力,并提出更多的問題,讓工作更加出色。其中一個主要原因是用戶已經熟悉了這些類型的數據采集和處理工具。

而讓人放心的是,用戶采用訪問和操縱數據的工具越多,他們就越會信任這些工具采取大數據和分析。

3.為了項目繞過安全性

安全是大數據項目最大的缺失部分。以下這些都是需要考慮的安全問題。

·當大數據開始被捕獲,并移動到企業邊緣時,會有什么樣的安全和風險?

·你的內部數據準備環境是否安全,是否只有授權用戶才有權訪問呢?

·對于許多類型的非結構化數據,你如何審核這些數據,以確保它沒有被篡改?

·如果你正在匯總來自第三方供應商的數據,他們使用數據的安全性和管理水平是什么?因為有這么多不同的來源和類型的大數據,這個數據的安全性仍然是大多數企業都在努力的領域。

4.追求永無止境的用戶參與項目

如果你不知道到底業務領域要與大數據解決關鍵問題,你不能提供解決方案。有關業務惱人的問題與最終用戶密切相關,并與他們合作,為你制定如何獲得和提取大數據的信息戰略。

5.數據工作信心不足

如果數據沒有正確的清洗,并檢查其準確性,結果表明可能對你的公司是錯誤的和災難性的。

還記得上世紀80年代的新可樂計劃嗎?一個市場研究小組進行了20多萬次的口味測試,結果顯示參與者比傳統的可口可樂和百事可樂更喜歡新的可口可樂??煽诳蓸饭竞芸炀椭溃谖镀貌⒉皇怯绊懴M者購買決定傳統的可口可樂的唯一因素和主要因素。

最后,投資400萬美元新開發的焦炭口味的可口可樂被浪費,因為已經投資3000萬美元開發了另一種新的焦炭糖漿,而可口可樂公司恢復了其經典的焦炭口味的可口可樂。

6.限制你的創新

大數據項目,如所有項目一樣,必須返回值并顯示結果。因此,這些領先的大數據項目往往集中容易取得成功的領域,因為開發者知道他們可以迅速產生唾手可得的結果。

保持一些實驗大數據的工作也很重要。為什么?由于實驗大數據的工作并沒有時間壓力或結果的壓力,因此有可能有所突破。

要追求大數據創新,你需要得到首席執行官和經理的大力支持,因為這些項目也有很高的失敗率,每個人都必須接受這樣的結果。在這些研發項目中,一旦你看到可能不會產生結果,需要一個機制中斷或結束項目。

關鍵字:數據準備操縱數據

本文摘自:機房360

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