当组织使用大数据时要避免的错误

当前，每个业务都是数据业务。

无论您是大型的全球企业集团还是本地经营的家族企业，数据都是当今至关重要的资源。

如果您没有成功的数据策略，或者没有成功的数据策略，那么您的组织将无法提供巨大的潜在业务价值数据。

借助最新技术，各种规模的组织都可以获取有关其运营和客户的丰富而详细的信息，这对于他们而言是至关重要的资源。

但是，对于组织而言，知道如何管理大量数据可能既麻烦又昂贵，即使使用了正确的工具，也可能给您带来沉重的负担。

组织极有可能在数据集上犯错误，并且围绕大数据的复杂性非常高。

这是组织在使用大数据时经常犯的错误。

世界正在从过时的商业策略中迅速改变，并且不适合第四次工业革命的商业策略将不会具有吸引力。

您的数据策略应支持适用于当今世界的业务系统。

就过时的业务策略而言，投资精力和资产来收集和分析数据似乎是不好的。

您不仅无法到达应有的位置，而且会浪费时间和资源来实现目标。

随意收集数据从一开始，可能会很想直接反弹并在没有适当想法的情况下全面收集数据，以了解这将如何帮助您的业务。

原始信息通常不会对大多数企业用户产生任何影响，并且使用大量信息来构建巨大的数据库没有特定的好处或有用的目的，除非这会占用您的时间和资产。

帮助公司摆脱困境的明智之言是制定大数据路线图。

这应该使关键的业务决策（短期和长期）为零，这将帮助每个人了解哪些数据可以为其业务带来价值。

有限的投资回报率为了有效地处理客户数据的重要业务资源，组织需要技术来简化数据收集，随着信息量的波动自动扩展，为包括人工智能在内的核心业务提供支持，同时还要考虑定制。

组织所犯的一个典型错误是，从这些进步中寻求短期投资回报，而不是专注于它们为公司带来的长期价值和优势。

忽略数据质量的下一个最重要的方面是确保您拥有出色的数据。

您可能会从满足您目标的正确来源获得大量数据；无论如何，这都不会破坏对数据准确性和可预测性的要求。

大型组织实际上只是雇用人员来清理大量数据，以确保一致性和统一性。

隐私和法律问题在任何数据项目的开始，都应建立适当的数据治理。

考虑数据的道德使用，以及数据使用的法律和隐私问题，都应该定义。

客户的信任至关重要。

客户应确信您将安全地使用他们的信息，并从允许您使用他们的信息中获得切实的价值。

确定信息访问权，安全性，道德，隐私以及如何确保数据质量的重要性不可低估。

缺乏专门的商业智能团队有效收集数据之后，许多组织认为很难从数据中获得价值和洞察力，这主要是因为他们没有投入足够的资源来建立专门的BI小组来帮助他们收集，分析和共享数据。

，以及推动进步的方式。

负责编辑AJX