大数据分析解锁突破性结果的 9 个简单步骤

较早的一篇文章解决了管理任何规模的分析社区所面临的一个更令人费解的挑战，即要克服不可抗拒的冲动，坚持其他人似乎正在做的事情，而没有仔细考虑需要什么，而不仅仅是想要什么。随着分析界采用大数据的惊人速度，这变得更加重要和紧迫。陈旧的管理风格和过时的思维方式在业务与其支持的 IT 组织之间造成了不必要的摩擦。要取得突破性成果，就需要深入了解为什么会出现这种摩擦，以及可以采取哪些措施来减少这种不必要的努力，以便每个人都能重新投入到手头的工作中。我们需要仔细权衡两种非常真实且相互矛盾的观点。第一个，由业务驱动，只关心完成工作，并适合工具（甚至方法）迅速激增的环境。在大多数情况下，这会导致重叠和冗余的昂贵功能。不太关心一次解决问题，分析社区的特点是许多独立的努力，其中重要的知识产权（分析洞察力）没有被捕获并无意中置于风险之中。

更多阅读大数据改善

大数据提高公司内部领导力的 3 种方式 IT 不是分析。这就是为什么。罗姆尼援引分析法斥责特朗普 2016 年达沃斯世界经济论坛：CEO 博主 100 强悼念：罗宾弗雷凯里相比之下，第二种观点是由支持性 IT 组织推动的，该组织负责在重视效率和有效性的技术组合中管理和交付支持服务。对消除冗余、利用标准化优势和优化投资的无情追求推动了这种行为。所以这就是引入摩擦的地方。在您了解这种动态之前，请准备好体验有 Whatsapp 手机号码列表 时看起来令人费解且完全愚蠢的组织行为。像这样的问题（是的，它们是真实的）似乎永远无法解决。 – 当我们已经有五个数据可视化工具时，为什么还需要另一个数据可视化工具？ – 为什么我们不能选择一种 NoSQL 替代方案？ – 数据湖真的是担心数据冗余的地方吗？ – 我们是否应该在我们的大数据环境中使用相同的数据质量工具和原则？该做什么因此，我将分享一种方法来帮助解决这一挑战并帮助您专注于重要的事情，这样您就可以用您的神经系统来解决问题而不是制造问题。

有了对组织动态的真正理解

现在是重新审视首要原则的好时机，即形式服从功能，以帮助解决和缓解重要且紧迫的问题。有关此重要原则的更多信息，请参阅大数据分析和廉价套装。此方法将几个关键组件和工具编织在一起，以打造您可能会发现有用的方法。目标是组织和集中正确的资源，以确保成功的大数据分析计 BT 线索 符合预期。由于所提供的内容，我相信我会把它分成几个帖子，每个帖子都建立在另一个帖子的基础上，以保持相对大小和可读性。这种方法似乎适用于有关MDM 蓝图建模和如何构建路线图的早期系列，因此我认为我现在将坚持使用这种方法。方法 FLW_报价首先让我们看看独立于任何特定工具或方法的方法是什么样的。这包括九 (9) 个步骤，业务和技术专业人员可以同时执行这些步骤，共同制定建议的平台和工具优化决策。此方法中的九 (9) 个步骤中的每一个都将附有建议的工具或方法，以帮助您以有意义的方式准备您的发现。这些工具中的大多数都非常简单；有些会更复杂一些。这代表了您旅程的起点，可以通过多种方式进行扩展，以创建更精细的用途，以重新利用在此工作中收集的数据和事实。