使用大数据分析需要注意什么因素
现在是大数据时代，大数据无处不在，世界上大多数组织都在使用。虽然完全同化还存在一些障碍，但这些障碍主要与“如何”而不是“为什么”有关。长期以来，人们一直认为企业需要拥抱大数据来保持业务的相关性和先进技术。
但是现在，有一个显而易见的事实，并非每个企业都能在使用大数据之后获得理想的收益。那么如何才能实现这一目标呢？那么以下五个因素就不可忽视。它们可以帮助业务领导者定义和创建路线图，以使大数据为他们的业务服务。
获得合适的数据专家
培养合适的人才至关重要。(大数据不仅仅涉及技术和平台。）企业需要对合适的人员进行投资，这些人员应清楚了解企业的业务目标并相应地利用大数据。需要在技术上和分析上都配备有能力的正确的人，他们能够理解和理解数据分析所引发的相互关系和趋势。再有企业领导者不仅应培训内部数据处理资源，还应引进新的人才。正确的人战略中的某些流程也可以外包给专门从事某些数据分析领域的公司。例如，慧都科技的大数据团队，他们可帮助企业使用数据快速、轻松、低成本的创造最大业务价值。
定义事项
大数据确实非常大，可以通过多种方式进行分析。但是需要谨记模糊的数据可能成为大数据计划的巨大杀手。重要的是要绝对清晰地了解目标，以及需要以何种方式分析哪些数据成分，以获得什么样的见解。还原主义—将复杂问题分解为各个组成部分的实践是最佳实践之一，并且只有在明确目标的情况下才能实施，该目标将定义流程。这将定义要对数据执行的操作。
通过测试优化重点
测试是IT领导者经常忽略的因素。每当实施新技术时，测试并进一步调整过程以获取所需的内容就很重要。在某些行业中，这称为大型测试。只有通过培养实验文化才能获得最佳的关注。鲜为人知的事实是，数据驱动的实验使人们能够找到新的数据解释方式和创新的基于数据的产品创建方式。
获取和应用可行的见解
尽管“可行的见解”是一个经常被重复使用的术语，但在实施级别仍然被忽略。首席信息官需要从大数据分析中提取可操作的信息。向决策者提供经过过滤的相关信息在行业中具有极其重要的意义。此外，管理人员需要理解，更改或创建包含从大数据中获得的见解的流程。
评估和完善
行业一旦形成便倾向于遵循流程或政策，但是，在涉及大数据计划时，需要不断评估和完善以实现任何大目标。企业领导者，通常是CIO，需要通过提供实时反馈的正确监控解决方案进行评估，并通过更改和改进做出响应。尽管这似乎是一个耗时的过程，但从长远来看，它实际上是节省时间的过程。
通过密切关注这些因素，企业将能够为数据分析系统的成功制定明确的目标和里程碑。这些关键点可以识别早期机会，并帮助企业领导者通过大数据解决方案实现利益最大化。
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