企業應考慮并避免的6大數據錯誤

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

依賴相同的KPI

在不斷變化的環境中，企業需要適應先進的策略和解決方案。 大多數公司仍然使用傳統的關鍵績效指標，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，為了在當今快速發展的數字世界中繁榮發展，組織需要使用新穎且更合適的工具來制作高級數據分析工具，以反映企業的當前績效并確定真正推動企業發展的因素。

缺乏數據安全問題

安全和治理是主要的關鍵業務問題。 當組織開始傾向于大數據分析項目時，他們正朝著大數據分析項目發展，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據和的多方面方法。 這應該包括對擁有的數據的理解，審核數據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性，治理和安全性對話。

僅考慮技術成本

為了啟動數據項目，需要進行大量更改，許多公司對此都嚴重低估了。 毫無疑問，規劃用于部署數據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。 除了技術成本，企業還需要計劃組織內技能開發，培訓和變更管理的預算，這可以為有效利用大數據和分析帶來文化上的改變。

俯瞰外部數據

如今，數據來自各種來源，并且形式不僅是數據庫和電子表格，而且形式更多。 企業收集的大多數數據都是非結構化或原始數據，例如照片，錄音，文本文件等。 因此，具有可靠的數據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據。 但是，忽略包括數據存儲庫，政府和數據經紀人在內的外部數據源，可能會使企業的數據項目陷入癱瘓。他們必須考慮可以為企業帶來價值的各種數據源。

無法解決實際數據科學問題

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

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都有相當大的影響。這些技術將破壞業務的各個方面，并改善運營和員工生產力。但是大多數組織仍然缺乏實現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專業知識才能幫助他們成為顛覆者，而不是被顛覆。

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