如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)真正價(jià)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(duì)工作中的困難，例如發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)計(jì)劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)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(lái)的數(shù)據(jù)中抓住重點(diǎn)從而做出重要決策。
在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間至關(guān)重要。很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和決策制定者需要實(shí)時(shí)的信息來(lái)快速做出決定。但是據(jù)估算，大約80%的時(shí)間都花在了準(zhǔn)備和整理數(shù)據(jù)上。這樣一來(lái)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(guò)程(ETL)。
一個(gè)好的ETL工具可以將從多個(gè)來(lái)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(gè)源頭，獲得相關(guān)性更高的信息，提高工作效率。同時(shí)可以確保用戶的信息來(lái)源是唯一的，降低錯(cuò)誤溝通的風(fēng)險(xiǎn)。
企業(yè)如何通過(guò)各種技術(shù)手段，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息、知識(shí)，已經(jīng)成了提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個(gè)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(wú)障礙
就像之前說(shuō)過(guò)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(wèn)題，但I(xiàn)T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(bào)告。再加上溝通不順暢，領(lǐng)導(dǎo)層就無(wú)法及時(shí)得到有用信息，也就無(wú)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(wèn)題所在并做出可以彌補(bǔ)漏洞的決定。此外，他們還可以將數(shù)據(jù)同其他開(kāi)放信息結(jié)合在一起，挖掘細(xì)分市場(chǎng)。企業(yè)還可以共享IT資源來(lái)發(fā)掘更多的數(shù)據(jù)信息。
