建立大数据思维中不得不看的四个挑战

guoyunshuju

大数据的发展速度有目共睹，想要在竞争社会中走的更远，人人都需要建立大数据分析思维。那么在建立大数据思维中，有哪些挑战呢？

     第一，大数据应用和商业回报间的矛盾。未来的大数据应用一定是可定制的、可在云上打包的服务，即将业务、数据、分析能力多面定制，一起打包。企业需要可快速部署和有明确ROI 回报的应用，这涉及到数据的质量和丰富度及业务人员对数据的依赖度。这需要企业内各个部门的有效协作，并规避无法确定的风险，比如分析结果的不确定性，业务场景的复杂性，人员的能力缺失等。

     传统手段，比如通过社交媒体、邮件、网络文本等获得的数据量非常庞大，但解破这些数据的关系和价值却给企业带来巨大挑战。企业希望成为数据的主人，但在辨析数据的有效性、能带来哪些商业回报，以及如何帮助决策等方面却缺乏有效工具。大数据魔镜是一款高端的免费数据可视化分析工具，是企业们不错的选择。

     第二，海量数据与核心数据间的矛盾。要做大数据，首先要了解自己的企业，或者企业所在的行业的核心是什么。调研中我们发现，有很多企业在竞争过程中，最终不是被现有竞争对手打败，而是被很多潜在未知的竞争对手打败的。

     举例来说，大部分人都认为亚马逊是做电商的，但其实亚马逊现在最主要的收入来自云服务，也就意味着亚马逊的核心数据（价值）是云服务。只有在此基础上，亚马逊建立的大数据才是有效的、服务于战略的。

     第三，内部数据与外围数据间的矛盾。企业所获取的数据，很大一部分是内部数据，这让企业面对另一个挑战，如何让内部数据与外围相关数据产生联系并使之成长。只有让内外部数据的交融在用户场景中，才能为业务用户描绘更精准的业务发展空间。

       第四，规律发现和规律失效间的矛盾。普华永道的调研显示，从大数据应用总结出的规律来看，建立失效预警是特别必要的。当企业通过大数据分析发现一个规律，并在现实中应用时，必须要设立一些预警指标。当指标达到一定程度，既表明之前发现的规律已经失效，必须发现新的规律、建立新相关指标，这称为数据价值的有效性。

     没有根据实际应用场景的变化而及时更新的数据，挖掘得再多都是无谓的浪费，熟练应用失效预警，企业才能培养起团队对数据真实有效的敏感性。