ESK:企業應避免的6大數據失誤_一個比特幣要挖多久CellETF

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。

現場 | 工信部賽迪區塊鏈研究院院長助理黃忠義：對于區塊鏈企業應該考慮是否去中心化以及數據是否被篡改:金色財經報道，11月29日上午，由國研智庫創新科學園、廣州市科學技術協會、區塊鏈產業人才研究所、清華x-lab、粵港澳大灣區區塊鏈聯盟、廣州市區塊鏈產業協會聯合舉辦的“學習習近平總書記區塊鏈技術重要講話精神暨粵港澳區塊鏈技術與產業創新發展高級研討活動”在廣東科學館報告廳舉行。工信部賽迪區塊鏈研究院院長助理黃忠義發表“區塊鏈產業發展與政策解讀”演講，他表示，習總書記的講話為區塊鏈技術的發展注入了一針強心劑。區塊鏈不是比特幣，而是比特幣實現的一種技術。對于區塊鏈企業，應該考慮是否去中心化以及數據是否被篡改。區塊鏈產業的發展是由政策、宏觀監管到細分領域監管的趨勢。在創新技術上，區塊鏈專利的申請量比較多，工信部賽迪區塊鏈研究院通過調研發現主要集中在多鏈、跨鏈領域。對于明年的預判，黃忠義指出，BaaS平臺為中小企業投融資提供有效平臺；此外，明年區塊鏈技術有望在共識創新有所突破。[2019/11/29]

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-

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]

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 | IBM區塊鏈高管：今年加密熱潮已轉向企業應用:據Coindesk報道，IBM區塊鏈部門高管Jason Kelley在接受Coindesk采訪時稱，今年的加密熱潮已從炒作開始轉向更多企業應用的區塊鏈功能和區塊鏈業務網絡。[2019/3/9]

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–

運營效率低下

安全漏洞

結論不正確

現場 | 漢洋集團創始人覃冠豪：企業應用將是區塊鏈的主戰場:金色財經現場報道，在8月11日南京召開的中國區塊鏈領軍人才高峰論壇上，瑞士歐洲大學教授、漢洋集團創始人覃冠豪，發表以《區塊鏈+供應鏈商機》為題的演講，他在演講中指出，企業應用將是區塊鏈的主戰場。目前的發展現狀是過度強調數字貨幣，引起炒幣投機的風潮，應用局限在金融財務和信任驗證方面，過度強調其區塊鏈技術的優越性。但未來的趨勢是，用區塊鏈減少企業經營成本，包括金錢、時間成本；信息傳遞的復雜層級；資料篡改風險。以及用區塊鏈提升企業經營效率，包括信息可信度、分布式網絡、點對點溝通和產業供應鏈協同作業的應用。[2018/8/11]

-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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