究竟什么是大數據?

大數據是一個通用術語，指的是結構化和非結構化數據集合，它們對于典型的數據處理工具和系統來說過于龐大和復雜，因此難以處理。預測分析、用戶行為分析以及其他從大數據中提取價值的高級數據分析方法，通常由大數據解決方案提供支持，并且很少局限于特定數據集的大小。

大數據應用的要求是什么?

要捕獲企業的所需數據，然后將其提供給運營和分析，需要采用大數據解決方案。在這一階段包含分析，并將其整合到所有應用程序和業務流程中。

以下是企業在2022年應該關注的十個大數據應用策略：

(1)創建數據保留策略

許多企業放棄了這個領域，避免了關于大量數據保留的討論。這可能是由于企業擔心如果在被訴訟時保留證據，但更有可能的是沒有人有時間來做這件事來保留數據。

(2)正確定義大數據在數據結構中的功能

IT團隊應專注于將大數據解決方案以及更傳統的結構化數據引入其創建的數據結構中，以連接所有孤島和存儲庫，從而打破部門之間的孤島，并使員工都可以使用跨組織數據進行分析和進行決策。

(3)創建更多不需要編程的分析應用程序

為分析實施無代碼和低代碼報告技術可以幫助最終用戶更快地獲得更多分析報告，同時減少IT團隊的工作量。

(4)重新評估已部署應用的商業價值

將分析應用程序投入生產固然很棒，但它是否仍然像兩年前最初部署時那樣為業務部門提供服務?

企業的業務總是在變化。在分析解決方案繼續關注的內容與業務當前的需求之間不可避免地會出現偏差。在2022年，企業應該評估現有分析應用程序的性能，以確定它們的工作效率以及是否仍然滿足構建業務用例的要求。

(5)創建數據和應用程序維護策略

大數據解析和分析結構化數據和應用程序，因此需要持續維護。然而，許多使用分析和大數據的企業沒有適當的維護實踐。隨著生產中的大數據和分析的維護程序日益成熟，應該進行實踐。

(6)提高IT技能

員工需要新的IT技能來管理和協助大數據解決方案的運營和分析。可能需要在數據分析、數據科學、大數據存儲和處理管理方面進行額外培訓，以及精通低代碼和無代碼分析等新興開發技術。

(7)檢查安全、隱私和可靠來源

例如，大數據可以從許多不同的第三方來源獲得。企業應該定期評估這些來源以及其內部大數據解決方案是否符合安全和隱私準則。

(8)評估大數據和分析供應商的支持

盡管許多供應商提供大數據和分析技術，但并非所有供應商都在企業需要時提供相同級別的支持。與在大數據解決方案和分析工具的使用方面為其員工提供積極幫助的供應商合作，以及在整個重大項目中提供指導，這一點至關重要。如果企業正在與無法提供所需幫助的供應商合作，最好更換另一家供應商。

(9)使用大數據和分析增強消費者體驗

幾乎每家企業都旨在改善其費者的體驗。開發面向客戶的自動化和支持輔助工具以滿足客戶的請求、查詢和問題是該流程的核心。

采用自然語言處理(NLP)和人工智能(AI)來解釋客戶情緒，而參與討論的面向客戶的系統仍處于早期開發階段。專注于在這些領域提高自然語言處理(NLP)和人工智能(AI)效率的企業將在未來幾年獲得競爭優勢。

(10)重新進行有關大數據和分析的高層討論

當大數據解析和分析首次在企業中部署時，有很多關于它們的討論。這些技術現在更加成熟，并正在成為企業系統的主流。

企業的首席信息官應在2022年與其他企業高管和利益相關者進行討論，審查人工智能和分析進展，并在后續步驟中獲得他們的支持。