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2017年大數據發展十大新趨勢

責任編輯:editor005 作者:丑燦 |來源:企業網D1Net  2016-12-05 14:12:58 本文摘自:數據分析網

2017年大數據發展的10大趨勢經由全球專業機構發布,希望可以為你所在機構的年的發展規劃提供戰略政策依據。

大數據

  數據量將持續增長

數據量的不斷增加意味著通過數據的快速分析獲取寶貴的市場洞察已經成為大數據業務運營的關鍵環節。機構和企業組織必須將其內部未被利用的每一字節的大數據,也就是我們所謂的“黑暗數據”(dark data)加以合理化的整合并轉化成可以利用的數據資源。

如果大數據還沒有為你的企業帶來可供戰略參考用的新見解,那么在2017年記得為你所在的企業提出有關大數據的創新計劃,只有這樣才能提升企業的競爭優勢。

利用大數據提升客戶體驗

對于企業的并購,可以將遺留下來的數據資源轉交到分包商系統,這種大數據的使用方式除了可以改進消費者體驗之外,還可以升級核心系統。

讓消費者使用靈活性的自助服務方式可以讓大數據分析為企業快速掌握市場發展的主導趨勢,還可以為客戶需求增長機遇帶來更多有競爭力的市場洞察。

利用大數據更深入的了解客戶需求可以讓搭配銷售或者促銷活動提高企業的一線財政收入水平,同時還可以免除因客戶流失所導致的業績縮水風險。

Hadoop 的應用領域將更加廣泛

將會有越來越多的企業選擇采用Hadoop和其他類型的大數據存貯架構,相應的,分包商們也將為業主提供更加有創新功能的Hadoop解決方案。

當Hadoop架構占據有利地位時,企業使用高級分析方法所處理大量數據可以為盈利決策找到寶貴信息的金礦。

預測分析將嶄露頭角

精準地預測未來可能放生的行為和事件可以提高企業的利潤。為降低企業收入風險暴露所使用的欺詐行為快速鑒別和預判技術將會迎來質的飛躍,同時企業運營的卓越性將進一步得到改進。

基于云的數據分析將獲得更多關注

將數據分析業務遷移到云端可以加速企業采用最新的技術能力,并實現數據資源到行動計劃的快速轉變。數據分析業務轉移到云端之后,企業的運營和技術維護成本也將削減不少。

向信息學領域進軍并注重數據價值的界定

新的一年,使用信息學助推復雜數據收集、分析與可視化技術的整合可以從數據資源中推導出企業所需的收益來源。從未被充分利用的數據當中提取資源可以提高企業運營績效。

數據可視化將放大商業智能的作用與優勢

數據可視化技術讓隱藏在大數據資源背后的真相呈現在眾人面前。無論數據怎樣形成,無論數據資源在哪里,圖形數據可視化可以讓企業組織在業務繁忙的同時對數據進行檢索與處理。

物聯網、云技術、大數據和網絡安全深層融合

數據管理技術,比如說數據質量控制、數據準備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在新的一年當中達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時,互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網絡安全危害的重要手段。

提升數字渠道優化與多渠道體驗

以客戶偏好的渠道與其保持有效接觸可以讓企業在傳統渠道與數字渠道之間找到最佳平衡點。通過不同渠道不斷尋求創新手段提高客戶體驗度可以帶來企業的競爭優勢。

數據準備和分析的自助式服務將提高效率

無論企業數據類型屬于結構化、半結構化還是非結構化,自助服務式的數據預備工具可以加速企業數據準備的時間。使用自助式數據技術可以降低企業對開發團隊的依賴程度,從而更重視用戶的使用感受,同時企業的運營效率也可以提升。

關鍵字:數據可視化技術

本文摘自:數據分析網

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2017年大數據發展十大新趨勢

責任編輯:editor005 作者:丑燦 |來源:企業網D1Net  2016-12-05 14:12:58 本文摘自:數據分析網

2017年大數據發展的10大趨勢經由全球專業機構發布,希望可以為你所在機構的年的發展規劃提供戰略政策依據。

大數據

  數據量將持續增長

數據量的不斷增加意味著通過數據的快速分析獲取寶貴的市場洞察已經成為大數據業務運營的關鍵環節。機構和企業組織必須將其內部未被利用的每一字節的大數據,也就是我們所謂的“黑暗數據”(dark data)加以合理化的整合并轉化成可以利用的數據資源。

如果大數據還沒有為你的企業帶來可供戰略參考用的新見解,那么在2017年記得為你所在的企業提出有關大數據的創新計劃,只有這樣才能提升企業的競爭優勢。

利用大數據提升客戶體驗

對于企業的并購,可以將遺留下來的數據資源轉交到分包商系統,這種大數據的使用方式除了可以改進消費者體驗之外,還可以升級核心系統。

讓消費者使用靈活性的自助服務方式可以讓大數據分析為企業快速掌握市場發展的主導趨勢,還可以為客戶需求增長機遇帶來更多有競爭力的市場洞察。

利用大數據更深入的了解客戶需求可以讓搭配銷售或者促銷活動提高企業的一線財政收入水平,同時還可以免除因客戶流失所導致的業績縮水風險。

Hadoop 的應用領域將更加廣泛

將會有越來越多的企業選擇采用Hadoop和其他類型的大數據存貯架構,相應的,分包商們也將為業主提供更加有創新功能的Hadoop解決方案。

當Hadoop架構占據有利地位時,企業使用高級分析方法所處理大量數據可以為盈利決策找到寶貴信息的金礦。

預測分析將嶄露頭角

精準地預測未來可能放生的行為和事件可以提高企業的利潤。為降低企業收入風險暴露所使用的欺詐行為快速鑒別和預判技術將會迎來質的飛躍,同時企業運營的卓越性將進一步得到改進。

基于云的數據分析將獲得更多關注

將數據分析業務遷移到云端可以加速企業采用最新的技術能力,并實現數據資源到行動計劃的快速轉變。數據分析業務轉移到云端之后,企業的運營和技術維護成本也將削減不少。

向信息學領域進軍并注重數據價值的界定

新的一年,使用信息學助推復雜數據收集、分析與可視化技術的整合可以從數據資源中推導出企業所需的收益來源。從未被充分利用的數據當中提取資源可以提高企業運營績效。

數據可視化將放大商業智能的作用與優勢

數據可視化技術讓隱藏在大數據資源背后的真相呈現在眾人面前。無論數據怎樣形成,無論數據資源在哪里,圖形數據可視化可以讓企業組織在業務繁忙的同時對數據進行檢索與處理。

物聯網、云技術、大數據和網絡安全深層融合

數據管理技術,比如說數據質量控制、數據準備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在新的一年當中達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時,互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網絡安全危害的重要手段。

提升數字渠道優化與多渠道體驗

以客戶偏好的渠道與其保持有效接觸可以讓企業在傳統渠道與數字渠道之間找到最佳平衡點。通過不同渠道不斷尋求創新手段提高客戶體驗度可以帶來企業的競爭優勢。

數據準備和分析的自助式服務將提高效率

無論企業數據類型屬于結構化、半結構化還是非結構化,自助服務式的數據預備工具可以加速企業數據準備的時間。使用自助式數據技術可以降低企業對開發團隊的依賴程度,從而更重視用戶的使用感受,同時企業的運營效率也可以提升。

關鍵字:數據可視化技術

本文摘自:數據分析網

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