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數據驅動背后的“陷阱”

“數據驅動”紫金阁棋牌已經成為當下必須。更明智的進行決策,尤其是在自動化商業智能的賦能下,會帶來更高的ROI和更好的業績。

從AI工程到超自動化,更多應用數據的有效方式出現,遍及所有商業領域,也被Gartner認為是“2021年十大戰略性科技趨勢”的重點。

想在后疫情時代獲得發展,“以數據為中心”不再是可選項,而是必選項。

但同時,據《哈佛商業評論》2019年的報道,多達77%的高管們將應用大數據和AI看做是最大的挑戰。更糟的是,這個數字在過去幾年中呈指數級增長。

紫金阁棋牌這一趨勢是否會在未來十年持續下去?在向數據驅動體系轉變的過程中,企業努力想要高效利用數據卻又力不從心。大多數企業都不知該如何擺脫這個困境。

海量的交易數據收集下來了,然后呢?

收集和訪問數據并不難。商業每天制造出數以十億計的數據點。到2025年,每天產生的數據將高達463艾字節,這是把人類歷史上說過的所有話都存儲下來所需數據量的90倍!其中的大量數據是社交媒體、短視頻、郵件和自拍照,但更多的還是交易數據。

紫金阁棋牌尤其是零售業,一些最有價值的商業智能就是從交易數據中獲得的。這曾經是個簡單的過程,我們用Excel甚至手工計算就可以算出市場需求和理想定價。但現在,傳統的數據分析方法已經遠遠不能滿足需求了。數據規模之大讓我們連一知半解都無法做到,更別說從其中獲得有用的洞察。

紫金阁棋牌大數據已經改變了問題的性質。

難點不再是如何收集數據,而是如何高效利用數據。

紫金阁棋牌當我們擁有了海量的交易數據,最讓人感覺手足無措的就是“接下來怎么辦”。

大數據的四個V慣例

紫金阁棋牌幸好,還有一個行業標準可以指導我們。這“四個V”可以幫助你高效利用數據。必須要理解、標準化和驗證每一個元素,不然就無法成功提取出有用的智能。

1、Volume-數量

到底擁有多少數據?當然,大數據意味著很大的數據量,但是正在利用的有多少?這個數量決定了分析要承載的容量。

2、Velocity-速度

紫金阁棋牌數據收集、存儲、處理的速度有多快?是接近擁有實時數據了,還是存在延遲?模型每隔多久需要接收新數據?速度決定了分析的時效性和相關性。

3、Variety-類型

紫金阁棋牌擁有哪些種類的數據?它們的結構如何?數據源的豐富性如何?數據的類型是否足夠多樣化,以提供可用的建議?類型決定了分析是片面封閉的,還是全面整體的。

4、Veracity-準確

紫金阁棋牌數據是準確的嗎?其中是否存在缺漏?又存在多少噪聲?準確性決定了分析的精準度。

價值:第五個V

紫金阁棋牌前面所講的四個V可能是行業慣例,但數據科學家越來越認識到,還有一個V甚至更為重要——價值(Value)。

換句話講,在商業場景中,大數據最重要的賦能,就是將數據轉化為幫助企業提升ROI的決策。數據必須是要能指導行動的,帶來的價值必須要高于分析的成本。相比之下,數據的質量比數量更重要。而價值則衡量了可用數據的最終質量。

企業是否能夠做好這第五個V非常關鍵。就算我們遵循前四個V收集到了好的數據,也并不意味著就真的有用。不產生價值,數據就沒有任何用處。

 

更好的數據引入+更好的分析=成功

紫金阁棋牌那么多企業嘗試轉型數據驅動但失敗,問題就出在數據的價值上。一些企業花了超出承受能力的時間去搞定數據的前四個V,說到價值時卻無法提取出有用的洞察。另一些企業重心全在數據分析上,沒有關注四個基本的V,而被數據本身的缺陷限制了價值的輸出。沒有良好的平衡,就得不到關鍵的智能。

紫金阁棋牌幸好,如果能實現數據引入(data ingestion)和分析的自動化,平衡并沒有想象的那么難。

 

理解數據引入(data ingestion)

數據引入與為數據管理和創建模型相關。本質上,數據引入關注的是前四個V,也就是容納數量、降低時延、描述類型、監控精確度的過程。數據被恰當的存儲,誤差和缺口也被定位和修復。

數據引入可能會特別復雜,但可以在一些工具的幫助下將這個過程自動化。如EvoFlow、AirFlow等工具可以編排數據流并執行一系列的檢查,來保證我們所使用的數據井然有序。通過對流程的自動化和二次檢查,這些工具確保數據符合前四個V的要求,讓我們能夠把注意力放在價值上。

自動化分析

對價值的關注并不意味著要犧牲自動化。反之,分析也應該自動化,來避免人工產生的錯誤紫金阁棋牌。我們發現,這就是數據科學與商業科學之間的區別:導致性能欠佳的最顯著原因是使用和輸入錯誤,而自動化能夠減少這些錯誤。

同時,自主化系統可以讓價值最大化,而價值也是每一家企業最需要關注的方面。分析,是將海量交易數據和其他業務數據最終轉化為洞察的一步,這也是大數據能幫助企業完成KPI和成功占領市場的地方。沒有自動化的分析,就無法優化價值。

AI自動化:避免數據驅動的坑

紫金阁棋牌完成數字化轉型這一目標依然困難重重,但是所有生意都可以通過自動化的、AI驅動的大數據,來實現真正的數據驅動。只要我們借助了那些比任何人類都快速的處理、驗證和分析數據的技術來應用數據,就可以避免被大數據所困。這樣我們也就不會被交易數據所淹沒,而是能夠從中挖掘出價值,帶來更好結果。

 

紫金阁棋牌作者:Fabrizio Fantini

紫金阁棋牌來源:towards data science

原文鏈接:https://towardsdatascience.com/the-5-vs-of-big-data-hide-a-trap-30eb8d8de8f6

紫金阁棋牌翻譯:TalkingData

圖片來源:pixabay

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