企業應避免的6大數據失誤_區塊鏈:brd幣最新消息

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。

騰訊云區塊鏈產品負責人：各大企業應共同做好區塊鏈標準建設:騰訊云區塊鏈產品負責人邵兵建議，首先應該加強區塊鏈基礎設施建設。近年來，國家提出要把區塊鏈作為一個基礎設施來建設，只有建設好基礎設施，后面的道路才能更加通暢。與此同時，應在基礎設施建設的基礎上形成一些強制標準，對區塊鏈的下一步發展、應用產生更好的約束。我們認為，只有各大企業共同做好標準的建設，才有利于區塊鏈的未來發展。邵兵舉例說，在區塊鏈發展過程中，需要制定許多標準，比如跨鏈標準、信息格式標準、信息共享標準以及身份標準等等。惟其如此，才有可能避免由區塊鏈所引發的信息孤島的形成。（科技日報）[2020/9/23]

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-

動態 | 加密錢包BRD推出針對企業應用程序的區塊鏈工具:金色財經報道，Ripple支持的加密錢包BRD推出了針對企業應用程序的區塊鏈工具Blockset，允許編碼人員創建“企業級”區塊鏈應用程序。[2020/1/18]

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。

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。

動態 | 深圳鼓勵商貿企業應用區塊鏈等新技術發展新零售項目:據南方日報消息，《深圳市商務局產業發展專項資金消費提升扶持計劃操作規程》日前印發，其中規定，商貿企業零售額每增長1億元獎勵50萬元，單個企業獎勵上限1000萬元。深圳鼓勵商貿企業應用互聯網、物聯網、大數據、區塊鏈等新技術發展新零售項目，對符合條件的市場及項目按實際投資額的20%給予資助。[2019/7/11]

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–

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！

聲音 | 浙商銀行沈金方：通過區塊鏈技術解決企業應收賬款真偽等問題:據中國經濟新聞網消息，浙商銀行公司銀行部副總經理沈金方近日提到了浙商銀行在區塊鏈的探索。通過區塊鏈技術將企業的應收賬款改造成可支付結算和融資的工具，從而解決真偽、確權和資金回籠的問題。這個業務已經做了將近一年多的探索，叫應收款內業務，成效非常明顯，尤其對中小企業融資難和融資貴的問題都可以得到有效的解決。[2018/9/18]

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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