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有大分析 才有真正的大數據
2016-01-24
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有大分析 才有真正的大數據

大數據在過去幾年中一直是流行話題，許多組織一直在研究大數據系統和流程以及背后的科學采集、數據存儲、數據分析，并在他們的業務中使用大量的數據。

這些年我曾工作過的許多組織對大數據技術要求做了非常全面、深入的研究。他們從組織的不同部門采用技術和系統允許捕獲和存儲大量的數據。此外，許多這樣的公司已經開始從組織外部捕捉數據，了解他們社會媒體和其他銷售渠道的使用如何影響他們的業務和客戶基礎。

雖然這些公司有技術技能來大規模地獲取、存儲和處理數據,但我提過的許多組織在大數據應用上有點損失。一些CIO和CMO告訴我，他們有基礎設施來處理大數據,但是他們不確定他們是否擁有應用所有數據所需要的技能。這些組織都具有做簡單分析處理的技能，但大部分都缺乏潛入他們的數據來發現問題和答案的技能(和數據分析師人才)。

今天當人們談及大數據時候，很少談及大數據分析。許多人認為數據分析是已掌握的、已被討論的一部分,但這想法是錯的。每個人都知道分析是很重要的,但往往每個人都認為“他們”正在考慮大數據的分析方面。IT專家往往集中在大數據技術方面，市場往往集中在他們能利用已有的數據做些什么，另外一部分關注于如何從“采集/存儲”走向“應用”。

這是不幸的,因為要使用所有這些已被收集數據,那就必須將“數據”轉化為“知識”。要讓這個轉換發生,你需要質量分析工具和擁有正確使用這些工具的技能的人才。如果分析你的數據的能力,就沒有必要多浪費錢來存儲海量數據。

對于大多數組織來說，大數據顯然是非常重要的，大數據時代每天都在產生大量數據，而同時還有更多的數據在被收集。但，大數據分析是同樣重要的。沒有分析正在大規模、高速產生的數據的能力，那么你的組織從未真正能夠充分利用大數據。


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