數(shù)據(jù)是現(xiàn)代企業(yè)中必不可少的資產，無論大型跨國公司還是小型本地擁有的企業(yè)。如果組織沒有有效的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，他們將錯失數(shù)據(jù)所提供的巨大潛在業(yè)務價值。大數(shù)據(jù)和分析對于企業(yè)來說是一項有前途的投資，因為它使企業(yè)能夠收集和處理大型數(shù)據(jù)集以獲取有價值的見解。但是，利用數(shù)據(jù)也會帶來混亂，并阻礙企業(yè)充分發(fā)揮其潛力。 因此，在開始進行數(shù)據(jù)項目之前，企業(yè)必須考慮并避免6大數(shù)據(jù)錯誤。

依賴相同的KPI

在不斷變化的環(huán)境中，企業(yè)需要適應先進的策略和解決方案。 大多數(shù)公司仍然使用傳統(tǒng)的關鍵績效指標，這些指標可能會與正在探索新工具和技術的指標相抵觸。 因此，為了在當今快速發(fā)展的數(shù)字世界中繁榮發(fā)展，組織需要使用新穎且更合適的工具來制作高級數(shù)據(jù)分析工具，以反映企業(yè)的當前績效并確定真正推動企業(yè)發(fā)展的因素。

缺乏數(shù)據(jù)安全問題

安全和治理是主要的關鍵業(yè)務問題。 當組織開始傾向于大數(shù)據(jù)分析項目時，他們正朝著大數(shù)據(jù)分析項目發(fā)展，而沒有引入安全性和治理。以這種方式，他們需要考慮一種用于保護大數(shù)據(jù)和的多方面方法。 這應該包括對擁有的數(shù)據(jù)的理解，審核數(shù)據(jù)的操作以及控制特權用戶。 此外，它們必須包括從項目開始時就開始的合規(guī)性，治理和安全性對話。

僅考慮技術成本

為了啟動數(shù)據(jù)項目，需要進行大量更改，許多公司對此都嚴重低估了。 毫無疑問，規(guī)劃用于部署數(shù)據(jù)策略的技術成本至關重要，但是對于預算中超出技術成本的項目忽視預算可能會帶來潛在挑戰(zhàn)。 除了技術成本，企業(yè)還需要計劃組織內技能開發(fā)，培訓和變更管理的預算，這可以為有效利用大數(shù)據(jù)和分析帶來文化上的改變。

俯瞰外部數(shù)據(jù)

如今，數(shù)據(jù)來自各種來源，并且形式不僅是數(shù)據(jù)庫和電子表格，而且形式更多。 企業(yè)收集的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結構化或原始數(shù)據(jù)，例如照片，錄音，文本文件等。 因此，具有可靠的數(shù)據(jù)策略需要考慮可以摘錄有意義的見解的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。 但是，忽略包括數(shù)據(jù)存儲庫，政府和數(shù)據(jù)經(jīng)紀人在內的外部數(shù)據(jù)源，可能會使企業(yè)的數(shù)據(jù)項目陷入癱瘓。他們必須考慮可以為企業(yè)帶來價值的各種數(shù)據(jù)源。

無法解決實際數(shù)據(jù)科學問題

根據(jù)Tamr和Turing獎獲得者的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官Michael Stonebraker的說法，領導者經(jīng)常感到自己在數(shù)據(jù)科學和算法開發(fā)等領域處于領先地位，因為他們聘用了數(shù)據(jù)科學家。但是，數(shù)據(jù)科學家通常會花費大部分時間評估和清理數(shù)據(jù)并將其與其他來源集成。但重要的是要意識到數(shù)據(jù)科學家實際上是如何花費時間的。因此，制定明確的數(shù)據(jù)清理和集成策略，并由首席數(shù)據(jù)官負責員工工作，可以幫助解決公司的數(shù)據(jù)科學問題。

不計劃將AI / ML破壞性

毫無疑問，人工智能和機器學習對所有行業(yè)都有相當大的影響。這些技術將破壞業(yè)務的各個方面，并改善運營和員工生產力。但是大多數(shù)組織仍然缺乏實現(xiàn)AI和機器學習技術的能力。因此，想要站在AI顛覆性的一端的公司必須愿意為自己的才能付出代價。這意味著他們必須付出更高的AI和ML專業(yè)知識才能幫助他們成為顛覆者，而不是被顛覆。

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