当前大数据炙手可热,深入人心,并已开始向各行业渗透。然而中国的大数据应用大都处在发展的初期阶段:在收集数据方面发展很快,表现不俗。
随着企业努力在数字时代完全采用数据驱动,生态系统正在发生重大转变。由于企业应用程序生成数据成为一种趋势和潮流,收集数据的洞察力变得越来越复杂。
从事过多个大数据项目的规划方案及项目落地工作,在这里与大家分享一些心得,主要是关于大数据项目如何成功落地并取得预期目标,也可以说这些是实践出来的观点。
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正因如此,Laster并不是大数据这个词的拥趸。相反,他更看重小数据的作用。为了为学生提供个性化的应用,该团队对数据进行实时分析,预测客户行为并构建具有自学习能力的小算法。
目前主流的商务智能和分析应用主要关注的是如何从已有数据中提取业务价值,反映公司发展、客户行为和业务趋势。是面向过去的。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。
在接触大数据的时候,业界往往会提到三个V的概念,即数量、种类和速度(volume, variety, velocity)。然而,我们对另外一个V,Value即价值的关注显然是不够的。
数据质量问题对于BI和数据管理专业人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。
几乎每个人的心目中,大数据就是企业IT部门的大大小小的结构化和非结构化数据,而且其量正在成倍的增长。但是,尽管大数据已然成为了一种主流的IT现象。