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企業對大數據技術的利用很不充分
2018-02-21
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企業對大數據技術的利用很不充分

如果你多接觸幾個現今的創業者或是企業，只要他們的產品和數據相關，那么會有不少人告訴你他們在采用“大數據”的技術做些事情。但實際上，真正有能力獲取足量數據公司的并不多，而且，即使他們有一定量的數據，這些數據也并沒有他們所說的那么值錢——除了對基本數據處理能力的要求外，如何清晰和篩選有效數據？如何找到看似沒有聯系的數據背后的相關性？如何可視化地展現數據結果？如何將這些計算結果與自身的產品和商業模式結合起來？如何實時地將數據模型反映在產品中？……在全局大量數據的采集背后，企業對大數據技術的利用困難重重。

    新的技術概念總是備受熱捧，最后導致的結果就是掀起一陣熱浪，留下一堆泡沫，“大數據”就是其中的一個。
    最近，著名的信息技術研究和分析公司Gartner就做了一項有關企業使用大數據的調查，在受訪企業中，有64%都已經或計劃采用大數據技術，但實際的狀況，卻不盡人意。
    這份報告顯示，在2012年，有27%的企業開始從事大數據相關的工作，有31%計劃于兩年內展開大數據項目。到了2013年，有30%的企業已經引入了大數據，計劃參與的企業比例也增至34%。造成這一現象的原因是不少企業都認為大數據能夠幫助他們提升用戶體驗、改進企業效率或是發現新的商業模式或產品。
    56%的企業不知道如何中數據中獲取價值；41%的企業無法將這項技術與公司戰略結合起來；34%的企業缺乏大數據的處理能力；33%的企業難以整合多樣的數據資源；29%企業的基礎架構遭遇挑戰；27%的企業面臨隱私和數據安全問題；26%的企業在對大數據項目投資上存在疑惑……甚至還有23%的公司不知大數據究竟為何物？
    在我看來，企業引用大數據首先得明白——大數據的利用并不是預設方向的數據驗證，例如判斷人群中A或B選擇的傾向性。而是在對巨大體量的數據源進行篩選、做相關性判斷、進行處理后，取舍不同維度的數據結論，建立合適的數學模型，同時，不斷的在產品上將檢驗并修正模型。
    同時，企業也需要明白，對于不同的行業，大數據的意義也是不同的，例如一些用簡單的測試或抽樣就能獲得較準確結論的行業，盲目使用大數據除了徒增成本、歪曲產品線外，帶不來多大的好處。



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