为什么大数据对管理成功很重要?

编译  李升伟

大数据是指这样的数据集或数据集组合，其规模（体量）、复杂性（可变性）和增长速度（速度）等使得使用常规与传统技术和工具难以捕获、管理、处理或分析它们。大数据的复杂性主要是由于现代技术产生的许多数据是非结构化的。在大多数情况下，为了有效地使用大数据，它必须与来自更传统的业务应用程序――如ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划系统）或CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理系统）――的结构化数据（通常来自关系数据库）相结合。

大数据在管理中的重要性

大数据对许多公司如此有用的原因是，它为许多公司甚至不知道自己拥有的问题提供了答案。换句话说，有了如此大量的信息，可以以业务人员认为合适的任何方式对数据进行塑造或测试。通过这样做，组织能够以更有效和可理解的方式识别问题。收集大量的数据并在数据中发现趋势，可以让企业人员更快、更顺利、更有效地开展业务。大数据分析学帮助组织利用数据并利用它来识别新的机会，从而带来更明智的业务举措、更高效的运营、更高的利润和更满意的客户。

给公司带来的利益

大数据技术有如Hadoop和云基分析学（cloud-based analytics）等在存储大量数据以及确定更有效的业务方式方面带来了显著的成本优势。凭借Hadoop和内存分析学（in-memory analytics）的速度，再加上分析新数据源的能力，公司可以立即分析信息并根据这些知识做出决策。有了通过分析来测量客户需求和满意度的能力，就能给客户提供他们想要的东西。有了大数据分析学，越来越多的公司创造了新产品来满足客户的需求。智能手机和其他GPS（卫星定位系统）设备的普及为广告商提供了在消费者靠近商店、咖啡店或餐馆时瞄准他们的机会，这为服务提供商带来了新的收入，并为许多企业提供了获得新前景的机会。此外，在任何处理在线金融交易的行业，如购物、银行、投资、保险和医疗保健，大数据都有助于检测和预防欺诈行为。

对可能的挫折做好准备

大数据所特有的特征使其数据质量面临多重挑战，这些特征被称为5Vs：体量大(Volume)、速度快(Velocity)、多样性(Variety)、准确性(Veracity)和价值性(Value)，它们从基础上奠定了大数据各个层面上的问题，使得企业很难从海量、多变、复杂的数据集中提取出真实、高质量的数据。数据的来源和类型有很多，使得数据集成的难度日益加大。而且，数据量日益庞大，很难在合理的时间内执行数据质量处理，快速收集、清洗、整合并获得高质量的数据存在难度。特别是，将非结构化类型转换为结构化类型并处理该数据需要花费大量时间和技能。另一件事是数据变化很快，为了解决这个问题，我们需要非常高的处理能力。如果这个问题处理得不好，在这些数据基础上处理和分析问题可能会得出错误的结论，从而导致决策错误。

在线安全

质量问题是大数据的关键所在，不仅能够获得竞争优势，而且能够防止基于不准确数据的严重战略错误和运营错误，其后果可能非常严重，甚至导致公司危机。这样，基于质量的在线安全已成为首要优先任务，不仅在大数据分析时如此，在执行任何在线活动时也是如此。

综上所述，大数据对于企业的兴旺繁荣和扩张发展至关重要，这种大数据驱动的发展方式，在未来也会持续下去。

原文链接： Why is Big Data the Key to Success? - Big Data Analytics News  https://bigdataanalyticsnews.com/why-big-data-key-to-success/