企业不喜欢大数据的3个原因以及可以做的4件事

在德国商业应用研究中心进行的商业智能调查中,53%的受访者表示他们公司的分析技术不充分,56%的受访者承认他们的公司没有为大数据找到令人信服的商业案例。

缺乏大数据商业知识仍然困扰着很多企业,但大数据推动者和IT必须找到方法来进入关键任务应用程序中的大数据采用。为什么?否则,他们有落后的风险

企业不喜欢大数据的三个原因

以下是大数据采用的三个常见障碍:

(1)这很复杂

大数据从任何地方传入企业,企业必须痛苦地进行分类、清理、分类,并与其他类型的数据进行汇总,以便为企业决策者提供足够的信息来做出明智的决策。这种数据准备和集成,再加上对查询和算法的迭代测试,比开发更传统的第三代和第四代报告花费的时间要长得多,这些报告来自于企业更熟悉和更习惯于生成的固定事务数据。

(2)企业决策者不了解(或不想了解)大数据分析报告

在大多数情况下,大数据报告由高度数据科学家负责,他们可以更喜欢数据和工作而不是调整到业务结果中。这是一个根本性的脱节,因为用户(尤其是执行用户)希望报告能够提供可操作的业务输出。

(3)大数据分析报告很难阅读

如果数据是以表格形式呈现的(很多都是这样),那么大多数业务主管将不会涉入其中。他们更喜欢阅读业务敏锐的报告。

那么企业可以做些什么来打破这些常见的大数据障碍呢?

四个解决方案

(1)查找可以自动化大部分数据提取和集成过程的数据集成工具

这减少了IT对自定义代码API和接口的需求。

(2)构建精确的业务案例

在任何大数据分析的顶层,企业希望直接攻击业务难点。例如,这可能是收入下降,预测下一个大市场或产品将会是什么,或改善服务响应等等。无论症结是什么,都要确定一个精确的业务案例,以便企业的团队开发的算法和查询能够解决这个问题。

此外,不要忘记在最终用户(尤其是管理层)看不到价值的任何大数据分析项目上插上插件。

(3)可视化数据

将企业的数据演示文稿转换为条形图、饼图、地图或任何其他可视化演示文稿,这样管理层就可以快速了解其发现。

当用户在看到可视化(图示化)摘要后选择深入查看数据深度时,尽一切努力仅使用表格数据格式。通过出色的数据可视化,企业可以在大数据分析中建立用户的信心。

(4)测量数据实现

正常运行时间和平均响应时间始终是有价值的IT指标,但大数据和分析采用中更重要的指标包括以下问题:

(1)报告发布六个月后有多少用户继续使用?

(2)有多少要求进一步增强报告产品(这表明用户的热情)?

(3)管理层为提高业务绩效而采取的可度量和可操作步骤有多少报告?

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