对于从金融服务和零售到制造和能源的几乎所有行业的企业来说，数据已成为最有价值的资产之一。在一项针对行业领导者的调查中，48.5% 的受访者表示，他们将在 2021 年利用数据推动所在行业的创新。

大数据是这一趋势的中心。该领域的重点是为传统数据处理软件无法处理的太大或复杂的数据集开发分析方法。

到 2022 年，全球大数据和商业分析市场的年收入预计将达到 2743 亿美元。

对于希望跟上数字经济和快速变化的市场现实的企业而言，大数据分析正在成为真正的游戏规则改变者。

为什么大数据数据分析如此重要？

1. 数据（和分析）的规模正在上升

每天，人类产生 2.5 万亿字节的新数据——移动性或物联网 (IoT) 等趋势推动了这一趋势。一个典型的组织在其运营中包括多个数字渠道——不仅是面向客户的渠道，如电子商务应用程序，还包括在生产和交付中发挥关键作用的后台系统。所有这些渠道都会产生数据。

为了利用这些数据，企业需要投资能够处理如此海量数据的专业大数据解决方案。否则，他们可能会错失建立竞争优势的机会（例如，为客户提供个性化体验）。

2. 数据是数据驱动业务转型的核心支柱

为了在市场上竞争并满足快速变化的客户需求，企业需要建立新的数字能力以提高数据驱动的成熟度。而每一次数据驱动的业务转型都依赖于组织收集、清理、处理和分析数据的能力。

根据 BCG 研究，2020 年，成功的数字化转型带来的收益增长比落后公司高出 180%。

3. 数据是 21 世纪的黄金

无论收入是如何产生的，企业都需要可靠的方法来收集、存储和管理。否则，他们无法改进业务流程以提供更好的结果。

不使用数据来深入了解其业务运作的公司将不会在现代数据驱动的世界中取得成功。他们需要了解数据才能在现代经济中蓬勃发展。

实施大数据分析的关键考虑因素

驾驭众多大数据技术具有挑战性

专家们使用三个带有独特技术挑战的“V”术语来定义大数据：

容量——海量数据集对处理、监控和存储提出了重大的技术要求。

速度——许多组织快速生成新数据，需要实时响应活动。大数据需要这种速度，尤其是涉及社交媒体平台、物联网和电子商务技术的公司。

多样性——在大数据中，数据格式的多样性带来了另一个挑战。大数据存储包括文字处理文档、电子邮件、演示文稿、图像、视频和其他格式。

云与本地数据生态系统

大数据采用计划涉及许多费用。其中之一是支持大数据分析的基础设施设置成本极高。

选择本地解决方案的组织需要承担硬件、劳动力（例如新的管理员和开发人员角色）、用于维护数据中心的实用程序以及新软件开发的成本。具有严格安全要求的组织通常会选择本地设置。

基于云的大数据解决方案需要聘请专家并为云服务付费，以及设置和维护大数据解决方案开发所需的框架。需要灵活性的公司通常会选择云。

混合选项可能是一种具有成本效益的解决方案。一些数据将在云中存储和处理，而其他数据则在本地。

通过适当的数据治理利用自助服务

在您的运营中实施自助数据分析而不考虑治理框架可能会成为一个代价高昂的错误。

如今，随着越来越多的政府通过新的法律来规范访问和处理，数据合规性已成为每家公司都感兴趣的问题。 GDPR 是关于数据访问和使用的最全面的法律之一。

如果没有明确的数据治理标准，很难验证企业是否违反合规法律。数据治理也会影响整体数据质量。如果没有适当的治理框架，自助数据分析平台最终可能会处理质量较差的数据。

大数据分析对组织意味着什么？

以下是企业如何利用大数据分析的潜力来提高运营效率并提高员工的生产力：

• 创造推动力——任何部门的任何团队都可以使用数据分析洞察力，为决策制定和采取行动奠定坚实的基础。
• 利用数据平台——团队可以通过用户友好的平台访问数据，从而实现数据驱动的业务转型。
• 开发分析环境——大数据分析可以成为企业分析环境的核心要素。
• 可视化洞察力——分析解决方案附带强大的可视化工具，可让非技术团队和利益相关者获得洞察力。

在每个支柱中提升您的团队的技能——数据分析为支持您的员工的专业发展提供了机会。

从大处着眼，从小处着手

忽略此类数据驱动的解决方案会关闭许多机会的大门——最重要的是，重新定义您的竞争优势。

了解您在数据分析之旅中的当前状况是重要的第一步。您的数据生态系统的成熟度是您当前在各个领域（从财务业绩到客户服务）取得成功的一个缩影。

由大数据分析领域的主题专家创建的数据驱动成熟度模型提供了数据成熟度级别的全面视图，使您能够确定数据生态系统中需要改进的关键领域。对于希望在所有团队中实施数据驱动决策的组织来说，这是必不可少的。

数据驱动成熟度模型的好处

了解高质量、全面的数据生态系统的组成部分。

• 从上到下调查数据驱动战略的每个基石。
• 确定重要的变革领域，以实现重大的短期收益。
• 进行差距分析并专注于满足完美框架的要求。

数据驱动成熟度模型带来的新机遇

智能数据管理

• 您的员工能否正确存储、交换和理解数据？
• 您的数据环境安全可靠吗？

了解有关您的数据保护计划的更多信息，并确保您的数据环境安全且符合您的政策和标准。

加强您的治理

• 您的企业准备好做出数据驱动的决策了吗？
• 数据故事团队是否可以访问安全且有弹性的 IT 生态系统？

检查您的生态系统中的政策、流程、任务和参与者是否可以帮助您避免数据沼泽。

提高团队的效率

• 员工是否有可能在评估数据的同时仍有创造力？
• 您的数据计划是否有助于他们提高工作效率？

检查您的员工是否可以自由、独立地访问、监控甚至更改数据，以便利用机器学习等尖端技术。

获得利益相关者的支持

• 是否所有利益相关者都同意数据管理策略？
• 团队对您的数据管理计划的信心如何？

确保数据环境​​具有一致的愿景和路径。允许数据驱动的决策并易于访问。

总结起来

大数据分析是现代组织数据驱动战略的基石。通过仔细查看您当前的数据成熟度级别，顺应这一趋势并拥抱数据的力量。

原文：https://bluesoft.com/big-data-is-dead-long-live-big-data-analytics/

本文：https://jiagoushi.pro/node/1838