APP:企業應避免的6大數據失誤

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。

畢馬威中國張慶杰：“元宇宙”是一個市場機會，企業應保持理性看待:金色財經報道，9月5日，2022年中國國際服務貿易交易會在北京舉行，畢馬威中國數字化賦能咨詢服務主管合伙人張慶杰表示，目前“元宇宙”正處于絕對高峰，甚至具有“泡沫期”的過程中，需保持理性看待。元宇宙是一個市場機會，但企業不應該盲目跟著，要保持理性看待。一方面，不要盲從元宇宙；另一方面，也不要刻意反對。元宇宙不是單一的技術，而是多種技術的組合，與大眾生活密切相關。元宇宙相對成熟化的應用場景在游戲、社交等領域，未來一定會越來越廣泛。在數字經濟發展的今天，創新技術的發展是日新月異的，以元宇宙為代表，在未來必將成為一個為整個社會進步提供賦能的趨勢。[2022/9/5 13:08:20]

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-

BM：Eosio將可在企業應用程序中使用:EOS創始人Daniel Larimer（BM）剛剛發推表示，Eosio可以在企業應用程序中使用，無需使用代幣，并且具有0.5秒終端確認(Finality)。高性能數據庫和審計跟蹤相結合有許多好處。我們正在積極研發一種產品，該產品將利用4條獨立的私有鏈進行通信。為此，我們正在增強跨鏈發送和驗證消息的方式。[2020/4/22]

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

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。

聲音 | 火幣Labs總經理楊錦炎：區塊鏈行業企業應當助力反詐騙案件:據新華財經7月23日消息，火幣Labs總經理楊錦炎表示，區塊鏈行業企業應當助力公檢法司在區塊鏈領域的反詐騙，在這個方向上，行業如何能與公檢法司形成有效的聯動機制，是值得關注的研究主題。由于數字貨幣的技術性壁壘，給破案造成了技術性困難，火幣一直積極配合、協助，幫助成功破案。[2019/7/23]

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–

中國電子信息產業發展研究院主任袁曉慶：企業應采用區塊鏈等新技術促進工業APP互聯互通:據科技日報報道，中國電子信息產業發展研究院主任袁曉慶在接受采訪時表示，企業應圍繞跨平臺間工業APP流轉，積極采用區塊鏈等新技術促進平臺間工業APP互聯互通；政府部門需要面向工業APP開發、測試、交易等全生命周期，完善公共服務。[2018/5/31]

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！

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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