如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)真正價值

1. 數(shù)據(jù)融合
成功的大數(shù)據(jù)分析可以使用戶應(yīng)對工作中的困難，例如發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場進行拆分，企業(yè)可以提供新的產(chǎn)品和服務(wù)。要想做到這些，就需要從各種資源得來的數(shù)據(jù)中抓住重點從而做出重要決策。
在數(shù)據(jù)分析中，時間至關(guān)重要。很多企業(yè)領(lǐng)導者和決策制定者需要實時的信息來快速做出決定。但是據(jù)估算，大約80%的時間都花在了準備和整理數(shù)據(jù)上。這樣一來真正的分析工作只占20%。
因此高效的處理工作非常重要，例如數(shù)據(jù)分析的提取、轉(zhuǎn)換和加載過程(ETL)。
一個好的ETL工具可以將從多個來源獲取的數(shù)據(jù)融合在一起，也包括公共數(shù)據(jù)。它讓用戶的注意力集中到一個源頭，獲得相關(guān)性更高的信息，提高工作效率。同時可以確保用戶的信息來源是唯一的，降低錯誤溝通的風險。
企業(yè)如何通過各種技術(shù)手段，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息、知識，已經(jīng)成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個技術(shù)手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……
2. 溝通無障礙
就像之前說過的，大數(shù)據(jù)分析工具可以幫助企業(yè)解決商業(yè)難題。從業(yè)人員也許能很好的理解這些問題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專業(yè)需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領(lǐng)導層就無法及時得到有用信息，也就無法快速做出決策。
如果技術(shù)人員能夠使用這種自助服務(wù)分析工具，就能夠找到問題所在并做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數(shù)據(jù)同其他開放信息結(jié)合在一起，挖掘細分市場。企業(yè)還可以共享IT資源來發(fā)掘更多的數(shù)據(jù)信息。