企業應避免的6大數據失誤_區塊鏈

這就是現代業務環境–無處不在的數據數據，絕不浪費！數據對于現代企業已經變得至關重要。在這個時代，甚至人工智能也受到大數據的支持。秘密在于能夠收集，整理和整理來自各種來源的數據的能力。這帶來了提高洞察力和做出基于數據的決策以增強業務能力的能力。杠桿作用從市場營銷，內部工作流程擴展到企業銷售。

現在，大數據進入了業務領域？讓我們弄清這一點，對吧？

大數據和業務-關系在哪里？

由于現代技術的發展，所有行業，無論規模大小，都可以訪問基于其運營和客戶的細粒度和豐富的數據。這方面的主要障礙是處理海量數據，這些數據既難以維護又難以管理。盡管存在適當的工具，但是處理此類數據是繁瑣的活動。

掌柜調查署｜Waves重啟中國社區 劍指Defi、跨鏈、企業應用三大市場:7月17日晚19:00，百大公鏈項目Waves將在金色財經直播間宣布回歸中國社區的重大消息。離開中國市場的這兩年里，Waves都做了什么，有什么樣的發展？未來又會有什么規劃？選擇在這個時間點回歸中國社區，又有什么寓意所在呢？更多詳情，敬請鎖定金色財經直播間！[2020/7/17]

錯誤是頻繁出現的，涉及處理大數據的復雜性層。但是，大數據為企業提供了多種杠桿。這包括-

增加收入

確保更好的收入決策

增強客戶體驗

幫助產生更智能的服務和商品

華為副總裁：企業應用要持續迭代和更新，獲得包括區塊鏈在內的種種服務:5月25日晚間，在新京報舉辦的“2020兩會經濟策之新基建”視頻云論壇上，華為公司副總裁、華為云業務總裁鄭葉來表示，傳統的IT服務的做法，就是一個數據庫，一個操作系統，加一個中間件，就能包打天下的這種模式，已經不適合未來這樣一個數字化和智能化時代的要求了。 尤其是人工智能服務。企業會發現，你的應用要持續迭代和更新，獲得包括人工智能、區塊鏈在內的種種服務，需要用新的商業模式，用云服務的形式，把這些能力交給我們的客戶。（新京報）[2020/5/26]

提供更準確的業務運營

因此，大數據已成為創新型企業獲得競爭優勢的決定性杠桿。到2022年，全球這些數據的使用量肯定會超過2743億，每個人每秒產生大約1.7兆字節的信息。

Finboot首席執行官：倡導ESG的企業應采用區塊鏈技術:金色財經報道，西班牙區塊鏈軟件公司Finboot的首席執行官表示，倡導環境、社會和公司治理（ESG）責任舉措的企業應采用區塊鏈技術。[2020/3/7]

有了這樣的杠桿作用，您真的有能力承擔有關大數據的錯誤的錯誤嗎？因此，這是企業需要避免的一些大數據失誤，以利用其全部功能并享受其帶來的優勢。

大數據的大錯

盡管大數據帶有高點，但低點并沒有錯誤并不罕見。大數據問題包括–

運營效率低下

安全漏洞

結論不正確

-如果出現錯誤。因此，比方說，大數據就像信用卡一樣-善用信用卡即可受益。不明智地使用它們，賬單非常龐大！以下是企業在處理大數據時應避免的所列錯誤。繼續閱讀！

聲音 | 上海鏈治信息科技沈清：企業應用區塊鏈技術能獲得三方面的價值:據鴕鳥區塊鏈消息，在中國（上海）中小企業鏈改振興發展峰會上，上海鏈治信息科技有限公司相關人員沈清以《區塊鏈技術與傳統企業的結合》為題做了演講，他表示區塊鏈技術解決了傳統數據管理模式導致的數據安全、信任和共享問題。企業應用區塊鏈技術能獲得三方面的價值，內部業務流程上，關鍵業務信息的傳遞、共享與驗證，提高業務執行效率；外部業務協作上，降低多方交易復雜度，產品與服務全生命周期數據追溯；商業模式變革上，分布式協作，產銷合一，降低生態建設難度與成本。[2018/12/23]

大失誤1：分析癱瘓

問題：看來，許多企業通過龐大的數據收集而跳入大數據計劃，對于“飛躍前的眼光”政策仍然不為人知。停滯的項目和分析的癱瘓是大數據分析中問題的必然結果。

解決方案：從“小步驟”開始，進入大數據世界。讓您收集的數據反駁或支持您的假設。如果數據有歧義，請將其配對！

大失誤2：以創新的名義搶占數據安全

問題：安全是處理大數據時首先要犧牲的方面。但是，如何減輕安全隱患呢？

解決方案：需要采用多方面的方法來保護大數據。這應該包括對擁有的數據的理解，審核數據的操作以及控制特權用戶。確保使用整體和統一的流程和控制系統覆蓋大數據安全性。

大失誤3：消失的數據沙皇

問題：關于數據準確性和質量的投訴很常見。但是，企業未能了解其根源。缺乏對數據收集的中央監督會導致重復，列使用不正確，輸入令人恐懼。

解決方案：指派一個委員會負責您企業的數據衛生。確保迫使大數據管理團隊整理數據并培訓用戶。

失誤4：將大數據拼圖放入“閃存”

問題：大數據是一個巨大的拼圖游戲，如果急于解決，那將是一個巨大的混亂。任何組織都沒有能力解決如此巨大的難題。

解決方案：逐個區域或逐塊地處理拼圖。這將使您面臨大數據挑戰，而小數據挑戰。這樣，企業就足以應對這些挑戰。這肯定可以減輕工作負擔，對嗎？

錯誤5：在筒倉中冥想數據

問題：收集和存儲比特幣可能是有利的，但這并不是數據的出路。因此，這對這樣做的公司來說是大聲疾呼–如果您只是收集數據而不是提取其實質并實施洞察力，那么筒倉冥想將無濟于事。它增強操作或解決障礙并告知您的產品路線圖的能力變得生銹。

解決方案：及時使用和提取其本質，還有什么！不要讓它冥想或進入休眠狀態！

大失誤6：在口袋里挖一個復雜的工具

問題：具有較小數據集的企業通常傾向于采用大數據解決方案。這種快速的增長意味著對復雜工具的大量投資，這會給企業帶來預算壓力。

解決方案：組織應贊揚其數據分析，以領導大數據處理的明智決策。但是，并非所有問題都需要使用重量級的工具。“大數據”傳統方法可以做到！

除了6個主要錯誤之外，還存在缺少工作流管理工具，焦外的ROI，數據未用于演化等問題。

避免犯錯誤是一項授權！

不論類型如何，大數據將在2020年及以后的所有業務中回響。對于專家和開發人員來說，這顯然既是機遇，也是挑戰。隨著數據量的增加，它們將繼續遷移到云中，并且根據預測，到2025年，全球數據領域將很快達到175ZB。機器學習的日益普及，首席數據官和數據科學家的需求增加，隱私仍然是人們一直關注的問題，可操作且快速的數據出現在最前面，這些都將使大數據成為重要的代表。

大數據的這種繁榮將為您的組織提供很多！您愿意放棄還是搞砸了？我們是這么認為的！

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