企业管理大数据容易犯的两大错误新时代

企业管理大数据容易犯的两大错误

大数据行业专家基思卡特表示，由于没有适当的前期规划，许多组织在制定他们的大数据分析策略方面导致失败。

如今，人们对于管理大数据和分析大数据习以为常。事实上，这个词已经用得如此广泛，有时不恰当地应用，因此，它已经开始失去它的意义。

在所有人谈论大数据和其潜在好处的时候有一点要注意。这是大数据的谎言，人们认为大数据可以自动解决任何数量的业务问题，并使企业更有效地与他们的竞争对手法国政府不能容忍食品行业的任何欺诈行为。农业部长勒福尔说进行竞争。根据供应链管理者的经验，最近，基思卡特是新加坡国立大学商学院决策科学系的一名教师，已经咨询了几十家公司和数百名企业和业务人员。他一直发现的是，那些相信大数据谎言的人正在犯两大错误：

问题是，如今许多公司正在收集和管理大数据几乎没有什么深谋远虑。

不加区别地收集数据。企业正在收集负载和数据负荷。那很棒。但他们不知道如何有效地理解它。他们通过收集大数据，非常大的，全面的，经常变化和快速变化的数据集，进行调查，并得出结论。但原始数据对大多数企业用户并没有什么价值，甚至将更多的数据放在更大的数据库中，或者将大量的数据拷贝到电子表格中，通常不会提供任何价值。

数据分类是有用的。相反，企业可能会认为他们做得很好，如果他们清洗他们收集的所有大数据，然后进行分类。当然，有利于规范数据的集中、清洗、分类和构建

。但它很难用于一个商业案例，如果当数据清洁和组织完成，数据不提供真正的商业问题的答案。这是特别真实的，当大数据管理工作变成一个IT为重点的项目，不能从企业用户得到保证，那么有问题的数据已经验证，实际上是有用的，这一点尤其如此。

问题是，如今许多公司正在收集和管理大数据几乎没有深谋远虑。正如规划是关键，任何企业战略项目在处理大数据的预测是最重要的。这个过程中的所有元素都必须是有目的的，并与业务目标紧密结合。

那么，什么是正确的方法呢？你必须先从一个战略性的业务问题，然后获得所需的数据来回答这个问题。只有这样，你才能快速启动可视化的业务，实现业务发现，并提供可操作的情报。

这就是大数据真正的战略区别，因为即使知道这个词的最真实的定义，大数据并不是任何业务问题的解决方案。它只是这听不仅在抽烟罚款上用“重典”起来像大量的不同来源的信息集合。这是你的数据，可以有一个很大的区别，而组织需要避免其他人所犯的大数据错误。