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　　隨著技術的進步和發展，各種組織都需要采用基于其運營和客戶的細粒度和豐富的數據。大數據的應用就像使用信用卡一樣，用得越好，收益就越大;如果用得不好，反而會增加成本。以下了解一下企業在處理大數據時應避免的一些失誤：



　　失誤1：分析癱瘓



　　●問題：分析癱瘓是指分析過多造成的無法決策現象。似乎“三思而后行”的做法對于許多企業來說仍然是個未知數，因為他們通過大量的數據收集而投入到大數據的計劃中。項目停滯和分析癱瘓肯定是大數據分析問題的后果。



　　●解決方案：逐步以“小步伐”(也就是少量數據)進入大數據的世界。讓企業收集的數據反駁或支持其假設。如果數據有歧義，需要將其匹配。



　　失誤2：以創新的名義影響數據安全



　　●問題：安全性是處理大數據時首先要犧牲的方面，那么如何減輕安全隱患呢?



　　●解決方案：需要采用多種方法來保護大數據。這應該包括對企業所擁有的數據的理解，對數據的操作進行審計，并控制特權用戶。確保用一個完整統一的流程和控制系統覆蓋大數據安全。



　　失誤3：缺乏對數據的監督



　　●問題：對數據準確性和質量的投訴很常見。然而，很多企業并沒有從根本上看問題的根源。而缺乏對數據收集的核心監督會導致數據重復、列的錯誤使用、錯誤的輸入等。



　　●解決方案：確定負責數據清潔的管理團隊，確保迫使大數據管理團隊整理數據并培訓用戶。



　　失誤4：讓大數據難題“閃現”



　　●問題：大數據是一個巨大的拼圖游戲，如果急于解決，將面臨混亂的情況。沒有多少企業能夠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，這將使企業可以應對這些挑戰。這將會減輕工作負擔。



　　失誤5：在孤島中思考數據



　　●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，如果企業只是收集數據而不是提取其本質，并進行洞察，那么在孤島中思考數據將無濟于事。它增強運營或解決問題，并告知組織產品路線圖。



　　●解決方案：及時使用和提取其本質，不要讓它進入休眠狀態。



　　失誤6：集成復雜的工具



　　●問題：數據集組織的企業往往傾向于采用大數據解決方案。這種快速增長意味著需要大量投資采購復雜工具，這些工具會給企業帶來預算壓力。



　　●解決方案：組織應該實施數據分析，以便在處理大數據時做出明智的決策。然而，并非所有問題都需要使用重量級工具，而采用大數據的傳統分析方法就可以。



　　除了這6個主要失誤之外，還存在工作流管理工具缺失、****率降低、數據未用于演化等問題。



　　如何避免大數據分析的失誤.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示不論類型如何，大數據技術將廣泛應用在組織的業務中。要想以一種驅動商業價值的方式來處理大量的不斷匯集的數據，企業必須要明白眾多大數據項目失敗的原因，從而避免已經出現過的錯誤導致的失敗。