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我们如何利用分析工具实现价值可能具有挑战性?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-03-09

提高分析项目的价值实现价值的愿望正促使人们转向更实时的事件处理
通过分析大量数据和发现模式,智能算法可以对未来将发生的情况做出合理可靠的预测,这就要求有足够的能力来在发生变化之前发现模式,当然这并不总是必须实时进行,高级分析项目的挑战,实施分析项目时,一路上经常会遇到问题,个问题可能涉及确保企业具有基于数据而不是直觉的决策能力,如今事情变化如此之快,以致人类无法跟上所有变化,依靠分析的认知计算应用程序可以提取和理解大量数据,并与每天每小时甚至更快地发生的无数变化保持同步,凭借基于数据的全面分析所提供的建议,高管可以做出明智的决策,而不是等于他们习惯做出的“猜测”。

大多数经理习惯于根据他们的经验和直觉来做出决策
而不必掌握所有事实,部署基于分析的决策时,管理人员可能会感到参与度降低并且可能会感到沮丧,如果没有高管层的支持,则分析项目可能会非常昂贵而又无法提供ROI,因为忽略了输出(可以带来ROI),另一个潜在的困难涉及管理和利用大量数据,内部不断创建新数据,并且多次购买新的外部数据以扩充现有业务数据,数据量的激增是分析背后的推动力之一,可以处理和分析的数据越多,分析在寻找有用模式和预测未来行为方面的能力就越强,数据可以增加深度(更多的客户,交易等),数据可以增加宽度(添加主题区域以增强分析模型)。随着数据量的扩展,分析建模过程可能会延长。显然,性能可能是一个问题。

随着数据复杂性和数量的增长,构建分析模型的成本也在增加
在真正的建模发生之前,拥有大量数据的企业面临着将数据转换成可从中提取实际业务信息的形式的挑战,数据准备是分析开发中非常耗时的步骤,提取数据,创建数据子集,将这些子集连接在一起,合并,聚合和转换,实时分析可能会带来另一个有趣的挑战,因为“实时”需要立即或几乎立即的响应能力,市场力量,客户要求,政府法规和技术变更共同共同确保了不可接受的数据是不可接受的,结果许多企业一直在努力实现实时数据访问和分析,尽管实时分析听起来不错,但它也面临着巨大的实施挑战,这样的挑战之一是减少数据创建与分析过程识别之间的等待时间。

上市时间问题可能是高级分析项目的另一个潜在陷阱
任何分析过程的很大一部分都是与收集,清理和处理作为终模型或分析的输入所需的数据有关的工作。这需要时间,但是这项前期工作对于任何高级分析项目的整体成功都是必不可少的,从技术角度来看,管理数据负载和针对该数据的操作性能可能是一个问题,大型企业通常依靠大型机计算环境来处理其工作负载,但是即使在这些情况下,大型机也不是使用的计算平台。将分析卸载到其他平台的愿望通常很强烈,但是对于大多数大型机用户而言,大多数数据都驻留在大型机上,如果在另一个平台上执行分析,则在大型机之间来回移动大量数据可能会成为瓶颈,需要良好的实践和良好的软件来确保高效有效的数据移动到位,但是在对大型机之外的大量数据转移进行投资之前,请考虑评估将数据保留在原处并将流程移至其(分析)的成本与将数据移至流程的成本,通常,前者将更具成本效益。

利用更多的内存过程也可以成为管理分析任务的有效方法

越来越多地利用内存来存储和处理数据,正在变得越来越流行,当然还有其他内存技术也值得追求,分析有许多新颖而有趣的可能性,需要对学习和新技术进行投资,但是在获得对您的业务的洞察力以及更好地为客户提供服务方面,投资的回报是可观的。


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