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4方面问题不解决,企业实施大数据战略注定陷入困顿

来源:互联网 编辑:上海司涌软件技术公司 浏览量:196 次 时间:2020-10-12


当人工智能、大数据造就了无数明星级企业家,在创业板新三板上的独角兽大数据企业更是风起云涌。大数据在帮助企业做出更明智、更快速的业务决策方面发挥越来越重要的作用。

当企业组织在部署实施其大数据计划遇到挑战时,往往会感到灰心。关于大数据,当前对于其相关技术的缺乏、其安全性、数据的不可预测性、不可持续的成本,以及需要特别针对大数据项目制定相关商业案例的需求等等问题,都可能导致企业的大数据项目陷入困顿。目前企业大数据实施中也暴露出了一些突出问题,一是部分传统企业行业和机构缺乏新思维,没有意识到,甚至不清楚大数据这种战略资源的价值所在;二是缺乏机构间融合和深度合作,有数据的不知怎么用,会用的没有数据。

一、数据保鲜

大数据进入非互联网行业时,面临的主要难题在数据采集。数据采集不全面则可能分析结果无价值,而全方位的采集又可能使得采集成本过高。同时,任何行业的大数据都面临数据保鲜周期短,数据易过期的难题。大数据系统的发展速度是如此之快,以至于当前一般的企业几乎不可能跟上其发展的步伐。新的工具、功能和框架在几个月内就能够发展和成熟,导致企业在新兴大数据技能方面存在着很大的差距,也就很容易阻碍企业大数据项目的发展。

二、数据黑市

大数据行业发展导致数据价值日益提升,因此黑客的主要攻击目标也就被集中到了数据之上。企业不仅需要为采集到的数据及时的进行分类、处理、存储和分析,也需要为数据的安全负责。在网络环境日益复杂的情况中,黑市里的数据正在越来越多,保护数据的成本也在增加。

三、数据量爆发

企业在处理数据时所面对的海量数据需要进行数据筛选和数据清洗,但是数据清洗过程正在让数据管理变得复杂化,非结构化数据包含的意义正在增多,数据清洗可能去掉有用的信息只留下想看到的不完整信息,这种数据管理方式会导致最终处理结果的偏差。

四、大数据商业化孤岛形成

每一家企业都有自己的数据,而这些数据在进行商业化应用时,出于对个人隐私和竞争关系等因素考虑,并不会相互沟通,数据缺乏流通性和及时更新直接的结果就是导致不同企业的数据互不相同,孤岛化数据成型,这种孤岛化数据缺乏全面性,从而让多数企业只能在自身偏颇的分析结果里获取答案,远谈不上真正的大数据。