如今，大量的数据在现代商业环境中无处不在，并且对于企业运营变得至关重要。而在这个时代，即使是人工智能技术也需要获得大数据的支持，其奥秘在于收集和整理来自不同来源数据的能力，这将提高企业的洞察力，并为基于数据的决策以增强业务支持提供支持，其中包括从市场营销、内部工作流程扩展到企业销售领域。
那么大数据如何进入企业业务领域?以下对此进行了分析。
大数据与业务有什么的关系?
随着技术的进步和发展，各种组织都需要采用基于其运营和客户的细粒度和丰富的数据。而在这方面的主要障碍是处理海量数据，这些数据既难以维护又难以管理。尽管存在一些工具，但是处理这些数据仍是一项繁重琐碎的活动。
在处理大数据的过程中，可能频繁出现错误。然而，大数据为企业提供了多种支持。其中包括：
- 增加收入。
- 确保更好的收入决策。
- 增强客户体验。
- 帮助开发和生产更智能的服务和商品。
- 提供更好的业务运营。
因此，大数据已成为创新型企业获得竞争优势的决定因素。而到2020年，全球花费在数据分析项目上的支出将达到2743亿美元，而现在每个人每秒平均产生大约1.7兆字节的信息。
那么企业能承受在大数据方面失误带来的代价吗?因此，企业需要避免一些大数据失误，以利用其潜力并获得其带来的优势。
在大数据应用方面的失误
大数据的应用往往伴随着一些错误，这些问题包括：
- 运作效率低下.
- 安全漏洞。
- 错误结论。
大数据的应用就像使用信用卡一样，用得越好，收益就越大;如果用得不好，反而会增加成本。以下了解一下企业在处理大数据时应避免的一些失误：
失误1：分析瘫痪
- 问题：分析瘫痪是指分析过多造成的无法决策现象。似乎“三思而后行”的做法对于许多企业来说仍然是个未知数，因为他们通过大量的数据收集而投入到大数据的计划中。项目停滞和分析瘫痪肯定是大数据分析问题的后果。
- 解决方案：逐步以“小步伐”(也就是少量数据)进入大数据的世界。让企业收集的数据反驳或支持其假设。如果数据有歧义，需要将其匹配。
失误2：以创新的名义影响数据安全
- 问题：安全性是处理大数据时首先要牺牲的方面，那么如何减轻安全隐患呢?
- 解决方案：需要采用多种方法来保护大数据。这应该包括对企业所拥有的数据的理解，对数据的操作进行审计，并控制特权用户。确保用一个完整统一的流程和控制系统覆盖大数据安全。
失误3：缺乏对数据的监督
- 问题：对数据准确性和质量的投诉很常见。然而，很多企业并没有从根本上看问题的根源。而缺乏对数据收集的核心监督会导致数据重复、列的错误使用、错误的输入等。
- 解决方案：确定负责数据清洁的管理团队，确保迫使大数据管理团队整理数据并培训用户。
失误4：让大数据难题“闪现”
- 问题：大数据是一个巨大的拼图游戏，如果急于解决，将面临混乱的情况。没有多少企业能够解决如此巨大的难题。
- 解决方案：逐个区域或逐块地处理拼图，这将使企业可以应对这些挑战。这将会减轻工作负担。
失误5：在孤岛中思考数据
- 问题：收集和存储比特币可能是有利的，但这并不是数据的出路。因此，如果企业只是收集数据而不是提取其本质，并进行洞察，那么在孤岛中思考数据将无济于事。它增强运营或解决问题，并告知组织产品路线图。
- 解决方案：及时使用和提取其本质，不要让它进入休眠状态。
失误6：集成复杂的工具
- 问题：数据集组织的企业往往倾向于采用大数据解决方案。这种快速增长意味着需要大量投资采购复杂工具，这些工具会给企业带来预算压力。
- 解决方案：组织应该实施数据分析，以便在处理大数据时做出明智的决策。然而，并非所有问题都需要使用重量级工具，而采用大数据的传统分析方法就可以。
除了这6个主要失误之外，还存在工作流管理工具缺失、投资回报率降低、数据未用于演化等问题。
避免犯错是一项任务
不论类型如何，大数据技术将广泛应用在组织的业务中。对于专家和开发人员来说，这既是机遇，又是挑战。随着数据量的增加，它们将继续迁移到云中，并且根据预测，到2025年，全球数据量将很快达到175ZB。而随着机器学习的应用和普及，首席数据官(CDO)和数据科学家的需求也在不断增长，而采用大数据技术可以快速处理和分析数据，因此大数据的繁荣发展将为企业提供更多的好处。
