大數(shù)據(jù)行業(yè)專家基思·卡特暗示，由于沒有適當?shù)那捌诨I劃，很多組織在擬定他們的大數(shù)據(jù)闡明計策方面導(dǎo)致失敗。

如今，人們對付打點大數(shù)據(jù)和闡明大數(shù)據(jù)習覺得常。事實上，這個詞已經(jīng)用得如此遍及，有時不恰內(nèi)地應(yīng)用，因此，它已經(jīng)開始失去它的意義。

在所有人談?wù)摯髷?shù)據(jù)和其潛在長處的時候有一點要留意。這是大數(shù)據(jù)的謊話，人們認為大數(shù)據(jù)可以自動辦理任何數(shù)量的業(yè)務(wù)問題，并使企業(yè)更有效地與他們的競爭敵手舉辦競爭。按照供給鏈打點者的履歷，最近，基思·卡特是新加坡國立大學商學院決定科學系的一名西席，已經(jīng)咨詢了幾十家公司和數(shù)百名企業(yè)和業(yè)務(wù)人員。他一直發(fā)明的是，那些相信大數(shù)據(jù)謊話的人正在犯兩大錯誤：

問題是，如今很多公司正在收集和打點大數(shù)據(jù)險些沒有什么深謀遠慮。

不加區(qū)別地收集數(shù)據(jù)。企業(yè)正在收集負載和數(shù)據(jù)負荷。那很棒。但他們不知道如何有效地領(lǐng)略它。他們通過收集大數(shù)據(jù)，很是大的，全面的，常常變革和快速變革的數(shù)據(jù)集，舉辦觀測，并得出結(jié)論。但原始數(shù)據(jù)對大大都企業(yè)用戶并沒有什么代價，甚至將更多的數(shù)據(jù)放在更大的數(shù)據(jù)庫中，可能將大量的數(shù)據(jù)拷貝到電子表格中，凡是不會提供任何代價。

數(shù)據(jù)分類是有用的。相反，企業(yè)大概會認為他們做得很好，假如他們“清洗”他們收集的所有大數(shù)據(jù)，然后舉辦分類。雖然，有利于類型數(shù)據(jù)的會合、清洗、分類和構(gòu)建。但它很難用于一個貿(mào)易案例，假如當數(shù)據(jù)潔凈和組織完成，數(shù)據(jù)不提供真正的貿(mào)易問題的謎底。這是出格真實的，當大數(shù)據(jù)打點事情釀成一個IT為重點的項目，不能從企業(yè)用戶獲得擔保，那么有問題的數(shù)據(jù)已履歷證，實際上是有用的，這一點尤其如此。

問題是，如今很多公司正在收集和打點大數(shù)據(jù)險些沒有深謀遠慮。正如籌劃是要害，任何企業(yè)計謀項目在處理懲罰大數(shù)據(jù)的預(yù)測是最重要的。這個進程中的所有元素都必需是有目標的，并與業(yè)務(wù)方針細密團結(jié)。

那么，什么是正確的要領(lǐng)呢？你必需先從一個計謀性的業(yè)務(wù)問題，然后得到所需的數(shù)據(jù)來答復(fù)這個問題。只有這樣，你才氣快速啟動可視化的業(yè)務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)明，并提供可操縱的情報。

這就是大數(shù)據(jù)真正的計謀區(qū)別，因為縱然知道這個詞的最真實的界說，大數(shù)據(jù)并不是任何業(yè)務(wù)問題的辦理方案。它只是這聽起來像大量的差異來歷的信息薈萃。這是你的數(shù)據(jù)，可以有一個很大的區(qū)別，美國云服務(wù)器 韓國vps云主機，而組織需要制止其他人所犯的大數(shù)據(jù)錯誤。