2022年企业必须关注的十个大数据应用策略-大数据企业应用

大数据是一个通用术语，指的是结构化和非结构化数据集合，它们对于典型的数据处理工具和系统来说过于庞大和复杂，因此难以处理。预测分析、用户行为分析以及其他从大数据中提取价值的高级数据分析方法，通常由大数据解决方案提供支持，并且很少局限于特定数据集的大小。

要捕获企业的所需数据，然后将其提供给运营和分析，需要采用大数据解决方案。在这一阶段包含分析，并将其整合到所有应用程序和业务流程中。

以下是企业在2022年应该关注的十个大数据应用策略：

许多企业放弃了这个领域，避免了关于大量数据保留的讨论。这可能是由于企业担心如果在被诉讼时保留证据，但更有可能的是没有人有时间来做这件事来保留数据。

IT团队应专注于将大数据解决方案以及更传统的结构化数据引入其创建的数据结构中，以连接所有孤岛和存储库，从而打破部门之间的孤岛，并使员工都可以使用跨组织数据进行分析和进行决策。

为分析实施无代码和低代码报告技术可以帮助最终用户更快地获得更多分析报告，同时减少IT团队的工作量。

将分析应用程序投入生产固然很棒，但它是否仍然像两年前最初部署时那样为业务部门提供服务?

企业的业务总是在变化。在分析解决方案继续关注的内容与业务当前的需求之间不可避免地会出现偏差。在2022年，企业应该评估现有分析应用程序的性能，以确定它们的工作效率以及是否仍然满足构建业务用例的要求。

大数据解析和分析结构化数据和应用程序，因此需要持续维护。然而，许多使用分析和大数据的企业没有适当的维护实践。随着生产中的大数据和分析的维护程序日益成熟，应该进行实践。

员工需要新的IT技能来管理和协助大数据解决方案的运营和分析。可能需要在数据分析、数据科学、大数据存储和处理管理方面进行额外培训，以及精通低代码和无代码分析等新兴开发技术。

例如，大数据可以从许多不同的第三方来源获得。企业应该定期评估这些来源以及其内部大数据解决方案是否符合安全和隐私准则。

尽管许多供应商提供大数据和分析技术，但并非所有供应商都在企业需要时提供相同级别的支持。与在大数据解决方案和分析工具的使用方面为其员工提供积极帮助的供应商合作，以及在整个重大项目中提供指导，这一点至关重要。如果企业正在与无法提供所需帮助的供应商合作，最好更换另一家供应商。

几乎每家企业都旨在改善其费者的体验。开发面向客户的自动化和支持辅助工具以满足客户的请求、查询和问题是该流程的核心。

采用自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)来解释客户情绪，而参与讨论的面向客户的系统仍处于早期开发阶段。专注于在这些领域提高自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)效率的企业将在未来几年获得竞争优势。

当大数据解析和分析首次在企业中部署时，有很多关于它们的讨论。这些技术现在更加成熟，并正在成为企业系统的主流。

企业的首席信息官应在2022年与其他企业高管和利益相关者进行讨论，审查人工智能和分析进展，并在后续步骤中获得他们的支持。