大数据分析是推动企业技术的投资,IT领袖称该技术将占据预算不是像安全或根据最近的一项调查显示CIO风险管理等重要领域的较大份额的37%。

有了这样显著的投资来为结果更高的期望,所以它的关键,企业得到他们的大数据分析计划的权利。然而,这往往是说起来容易做起来难。有一些共同的挑战是阻碍数据分析成功,其中包括:

  • 可怜的数据基础。玛丽K.普拉特把它在最近的CIO文章“如果没有完全实现数据治理方案,组织不能指望有一个适当的声音数据的卫生习惯。他们无法访问或整合他们的数据,因为它停留在部门筒仓锁定了。他们可能甚至不知道他们需要什么样的数据是有效的。”这就是为什么第一步长期分析成功提起正式的数据治理框架,以确保充足的预算被分配用于数据清理和整合,并确保跨部门的支持和购买英寸
  • 错误的策略。数据分析策略应始终植根于解决业务问题,否则,该技术可以很容易地成为未被充分利用,甚至被忽略。通过这种方法,IT领导者可以创建能够产生可衡量的价值管理,实现的目标,也可以很容易地进化为分析程序日趋成熟。普拉特写道,“组织应该由业务情况建立分析能力的商业案例,通过采用更先进的工具和使更多的用户解决日益复杂的问题逐步扩大其数据的程序。”
  • 如果不能平衡自由与控制。后面的失败分析计划的常见原因是该组织无力承认和尊重不同用户的需求。公司需要取得一个完全宽容的方法之间的平衡,其中有没有组织范围内的标准和有限的支持,在精明的企业用户努力削减集中的策略和程序达到其全部潜力禁止。
  • 受骗文化变革的必要性。普拉特所说的那样,“高管需要设计不仅仅是一个与战略目标相一致的整体数据的程序。他们还需要改变其组织的文化,使用户涵盖使用的实时性,数据驱动的洞察力和实际查看数据作为规范参与“。看来很多企业可能低估了这种文化因素的重要性。在最近的调查显示91%指出,人员和流程的挑战,因为他们公司的成为带动更多的数据最大障碍

大数据分析计划必须与业务的几乎每一个方面的底线冲击带来实实在在的好处的潜力。因此,它的关键,企业克服上述的绊脚石,并确保他们是收获从他们的大数据分析投资回报率最大

发表评论

请输入您的评论!
请在此输入你的名字