Данные являются незаменимым активом в современном бизнесе, независимо от того, являются ли они крупными многонациональными корпорациями или небольшим местным бизнесом. Если у организации нет эффективной стратегии обработки данных, она упустит огромную потенциальную ценность для бизнеса, которую предлагают данные. Большие данные и аналитика могут быть многообещающим вложением для предприятий, поскольку они позволяют им собирать и обрабатывать большие наборы данных для получения ценной информации. Однако использование данных может также ввести в заблуждение и помешать компаниям полностью реализовать свой потенциал. Таким образом, прежде чем приступить к проектам в области данных, предприятия должны рассмотреть 6 основных ошибок, связанных с большими данными, и избежать их.
1. Опора на одни и те же KPI
Чтобы соответствовать постоянно меняющимся условиям, предприятиям необходимо адаптироваться к передовым стратегиям и решениям. Большинство компаний по-прежнему используют обычные ключевые показатели эффективности, которые могут удерживать их от тех, кто изучает новые инструменты и технологии.
Следовательно, для процветания в современном быстро меняющемся цифровом мире организациям необходимо использовать новые и более подходящие инструменты для создания расширенных инструментов анализа данных, отражающих текущую эффективность бизнеса и определяющих, что действительно движет бизнесом вперед.
2. Отсутствие опасений по поводу безопасности данных
Безопасность и управление являются основными проблемами бизнеса. В то время как организации начинают склоняться к проектам аналитики больших данных, они движутся к ним без учета безопасности и управления. Таким образом, им необходимо рассмотреть многогранный подход к защите больших данных. Это должно включать понимание имеющихся данных, аудит манипуляций с данными и контроль над привилегированными пользователями. Кроме того, они должны включать обсуждения соответствия, управления и безопасности, которые начались в начале проекта.
3. Учет технических затрат
Чтобы сдвинуть с мертвой точки проект данных, необходимо внести существенные изменения, которые многие компании серьезно недооценивают. Несомненно, планирование технических затрат для развертывания стратегии обработки данных имеет жизненно важное значение, но игнорирование бюджета для статей, не связанных с техническими расходами, может создать потенциальные проблемы. Наряду с техническими затратами компаниям необходимо планировать бюджет для развития навыков, обучения и управления изменениями в организациях, которые могут внести культурные изменения в эффективное использование больших данных и аналитики.
4. Отсутствие учета внешних данных
Сегодня данные поступают из различных источников и во многих других формах, чем просто базы данных и электронные таблицы. Большинство данных, которые собирают компании, представляют собой неструктурированные или необработанные данные, такие как фотографии, звукозаписи, текстовые файлы и т. д. Таким образом, при наличии надежной стратегии обработки данных необходимо учитывать структурированные и неструктурированные данные, которые могут содержать значимые выводы. Однако игнорирование внешних источников данных, включая репозитории данных, правительства, может привести к остановке бизнес-проектов по работе с данными. Они должны продумать все типы источников данных, которые могут принести пользу бизнесу.
5. Отсутствие решения для настоящей проблемы в науке о данных.
Компании часто чувствуют, что они находятся на вершине науки о данных и таких вещей, как разработка алгоритмов, потому что они наняли специалистов по данным. Но специалисты по данным обычно тратят большую часть своего времени на оценку и очистку данных, и их интеграцию с другими источниками. Но также важно понимать, как на самом деле проводят время специалисты по данным. Таким образом, наличие четкой стратегии по очистке и интеграции данных и наличие в штате главного специалиста по данным могут помочь решить проблемы науки о данных компании.
6. Отказ от ИИ и машинного обучения.
Неудивительно, что ИИ и машинное обучение оказывают значительное влияние на все отрасли. Эти технологии изменят все аспекты бизнеса и улучшат операции и производительность сотрудников. Но большинство организаций все еще не осознают возможности технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Таким образом, компании, которые хотят быть в центре внимания ИИ, должны быть готовы платить за свои таланты. Это означает, что они должны платить больше за опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
