云计算与大数据_分布式_什么是物联网?

2021-03-30 17:06

云计算与大数据_分布式_什么是物联网?

数据类型和数量的激增应该是企业组织的一个主要优势。更多的数据和更多类型的数据应能提供对业务如何运行的挑战和机遇的复杂洞察,并应导致更好的决策和业务成果。然而,问问任何一个数据分析师,他们都会分享这样一个现实:数据分析师把大部分时间花在搜索、数据准备、管理和治理活动上,而不是花在真正有价值的数据分析上。80/20规则在数据管理中仍然有效事实上,在数据准备和数据分析上花费的时间是严重不平衡的;不到20%的时间用于分析数据,一元云购下载,而82%的时间集中在搜索、准备和管理适当的数据上。为什么数据管理的时间紧绌越来越严重需要收集和分析的数据类型数量在增加。在国际数据中心最近的一项调查中,80%的受访者表示,在未来24个月内,需要分析的不同类型的数据数量将显著增加。不同类型的数据将需要额外的数据搜索和收集过程,这将增加数据管理的总体时间,从而为有意义的分析留下更少的时间。需要分析的数据也变得越来越复杂,增加了总体数据管理所需的时间。事实上,IDC预测到2025年,全球数据量将增长10倍。这两个因素都增加了数据分析之外所花费的时间,而数据分析实际上为组织带来了价值。此外,有关数据收集和使用的新行业法规,例如最近的通用数据隐私法规(GDPR)也将增加数据准备所花费的时间。如何缩短数据管理交付周期并为分析腾出空间想要让数据分析师花更多时间从数据中获得有意义的见解的组织,需要寻找机会使用第三平台技术来缩短数据管理的交付周期。机器学习有可能显著改变数据的管理方式,并使许多与数据相关的任务自动化。一些示例包括机器生成的建议:使用哪个联盟哪些数据可视化最适合当前环境针对特定用例使用哪种算法。为了成功地将机器学习纳入数据管理,企业需要跟踪数据的消耗和利用情况。他们应该应用分析来确定哪些重复的数据管理任务应该自动化。数据智能软件的增长正在揭示数据消费和利用的新见解,大数据和云计算,认知数据分析解决方案可以从这些见解中学习,云购,并消除/自动化决策过程中的重复任务。对于大多数组织来说,大数据如何分析,数据管理与分析的80/20规则是一个可悲的现实,但它并不一定是一个永久的状态。通过识别和自动化最耗时、最重复的任务,企业组织可以让数据分析员自由地完成更有意义的数据分析,并为整个业务从数据中获得更好的价值。想了解更多隐藏在数据资本中的价值吗?观看IDC的按需网络研讨会"释放数据资本的力量以加速数字化转型",了解数据在组织中所扮演的角色,企业正版软件,以及如何以及强调如何利用数据资本推动组织的成功。现在就看

分享到:
收藏
相关阅读