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当大数据变得太大时该怎么办?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-01-21

我们拥有所需的所有数据但公司所缺少的是具有业务敏锐度的人员
他们可以利用他们从数据分析中学到的知识,真正为业务创造突破性的机会,许多引人入胜的数据库自动化工具,这些工具可以将不同的数据集合并在一起,并对数据库,数据和应用程序进行杂技表演-但这次会议也非常缺乏关于如何获取这些数据宝库并进行转换的讨论。转化为有意义的业务价值。

我想到一个问题:多少大数据(和分析)足以获得业务价值?
在网络监控和制造中,我们在生产车间和企业网络中的端点之间互相交谈的机器彼此交谈,机器和端点收集并传输有价值的信息块,但是这些块也被嵌入到毫无价值的机器垃圾中。网络管理员需要这个吗?智能条形码标签现在可以携带多达7,000个字符的项目数据,例如一件毛衣上的条形码可以告诉您一件毛衣由多少针组成,但是如果您的工作只是为了确保物品按时离开制造商,并在假期及时到达仓库或零售店,您是否需要这样做?换句话说,无论我们是在谈论网络输出,毛衣还是电视视频信号,收益似乎都在递减点,从数据中获得的价值开始下降。

有两个主要触发点可用于减小数据值:
1、数据开始生成时没有用于生成数据的业务案例
2、呈现的数据是如此复杂,以至于用户根本不知道该怎么做
3、您可以通过以下方式抵消这些触发因素:

没有业务案例的数据策略
在设计数据集市,插入物联网等之前,请始终定义具有预期结果(例如,降低制造中的运营成本)的清晰业务案例。您的目标越窄,则您的员工越有可能完成任务,每周检查您的数据分析项目是否存在项目“漂移”,换句话说,项目是否开始偏离计划要解决的业务案例?如果您看到一个项目开始发生变化,请纠正路线并回到业务案例,永远不要将分析项目留在技术人员的手中,如果您缺少一个精通业务的人,那么该项目可能是技术杰作,但会导致业务失败。为避免这种陷阱,精通业务的终用户或IT业务分析师应发挥主导作用,以确保项目与业务目标之间的忠诚度。

过于复杂甚至太多数据的策略

在开始设计分析应用程序之前,请了解终用户的需求,如果用户在寒冷多雨的货场中在户外工作,那么他们就不必在移动设备上烦琐地钻取菜单,一个显示挂车位置并突出显示关键问题的视觉图像可能就足够了,坚持业务案例的底线,如果目标是查看城市各个地区有多少例流感病例,那就一起去吧,明天的项目可能是增加其他人口统计数据,例如覆盖失业率等,但这不是今天的工作。


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