非數(shù)據(jù)科學(xué)家如何進行數(shù)據(jù)分析?
Gartner報告稱,到2018年,大多數(shù)業(yè)務(wù)人員和分析師都將通過自助式BI工具來準備和分析大數(shù)據(jù)。雖然目前國內(nèi)的發(fā)展現(xiàn)狀無法在2018年達到自助式分析的局面,但這一趨勢無法否認。即便不是數(shù)據(jù)科學(xué)家,但仍然可以輕松地分析數(shù)據(jù),從中獲取價值,才是大數(shù)據(jù)的正確打開方式。
大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵是什么?
大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵是從一開始就有一個明確的目標。如今公司收集和存儲的數(shù)據(jù)量是難以想象得龐大,但這些數(shù)據(jù)的影響力是什么,公司如何從這些數(shù)據(jù)中獲取價值,進而推動業(yè)務(wù)成功呢?
此外,公司需要合適的工具,幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)對所有人可見可用。如果只是對IT部門可見,數(shù)據(jù)的價值并不能真正地發(fā)揮出來,通過使數(shù)據(jù)對所有員工易于訪問,公司可以進一步定義目標,并確定適當?shù)臄?shù)據(jù)來支持這些工作。
過去一年大數(shù)據(jù)發(fā)生了哪些變化?
大數(shù)據(jù)技術(shù)現(xiàn)在在任何地方都可用,并且用戶很容易訪問。自助式服務(wù)解決方案的興起使公司能夠以新的方式接受數(shù)據(jù),并真正實施數(shù)據(jù)驅(qū)動戰(zhàn)略。例如國外的Sisense,通過轉(zhuǎn)向人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)洞察人性化,這些技術(shù)將數(shù)據(jù)帶入員工自然工作環(huán)境的生活。
使用哪些技術(shù)或解決方案收集和分析數(shù)據(jù)?
在收集和分析數(shù)據(jù)方面,公司***是先評估想要解決的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),然后著手評估具體的解決方案。重要的是確保選擇一種可復(fù)制復(fù)雜數(shù)據(jù)的技術(shù),應(yīng)對多個來源的大型的不同數(shù)據(jù)集,因為這才是當今公司面臨的挑戰(zhàn)。
哪些因素阻止公司實現(xiàn)大數(shù)據(jù)?
兩個最常抑制公司實現(xiàn)數(shù)據(jù)潛力的問題,一是無法動態(tài)連接不同的數(shù)據(jù)源,如果數(shù)據(jù)都以孤島方式呈現(xiàn),這些數(shù)據(jù)是無用的。二是需要不斷的人工交互或手動處理不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)連接。數(shù)據(jù)洞察需要運行一定程度的自動化,以便人們可以專注于更高層次的活動,并使用數(shù)據(jù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)。
大數(shù)據(jù)發(fā)展的***機會在哪里?
隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)的進一步傳播將至關(guān)重要。公司需要打破大數(shù)據(jù)僅用于技術(shù)或執(zhí)行團隊的概念,將大數(shù)據(jù),商業(yè)智能和分析技術(shù)帶入全部員工隊伍中。在數(shù)字時代,企業(yè)只會變得更加數(shù)據(jù)驅(qū)動,數(shù)據(jù)流暢性應(yīng)該像閱讀和寫作一樣具備易訪問的性質(zhì)。
開發(fā)人員需要具備哪些大數(shù)據(jù)技能?
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域正在不斷變化。我們看到了許多新的技術(shù)和創(chuàng)新,對于開發(fā)人員來說,不要期望完全掌握每種技術(shù),也不應(yīng)該因技術(shù)的不斷發(fā)展而感到被威脅,應(yīng)該對技術(shù)的發(fā)展感到興奮!
























