大数据的障碍：数据质量和旧观念成见

来源：TechTarget中国

2012/6/12 10:32:16

利用大数据和分析法将会对企业未来业绩产生重大影响，重整整个行业并孕育新的产业。然而，还面临着很多挑战。它们从众所周知的缺乏数据科学人员来处理大数据，到更加棘手且很少提及的根源于人性的问题。

在科学研究中，理解每一个变量的所有情况是不可能的，所以“迭代很重要”James Noga说。他是波士顿的医疗保健非营利性组织Partners HealthCare System的CIO. 他说，那些擅长大数据处理的人必须能够挑选出有代表性的关键点，并且“在当时作出最好的推测”.

不管怎样这一点可以被推而广之，不仅是在关注数据质量的公司，而且那些习惯于结构化IT流程的IT公司中也可以推广。

消除旧观念和成见不易

专家组成员说，那些拥有模式识别技能、好奇心，并理解实验价值的人是有效使用大数据和分析法的关键。然而，CEB的Shah发现，使科学方法成为公司文化的一部分极其困难。“你可以让所有聪明的数据分析专家聚集在企业核心，做出很多聪明的决定。但是如果做不到这样的话，客服代表、经理们以及其它外围人员做出的决定就更加重要。”因为大多数公司没办法雇佣足够的数据科学人员去研究大数据，另一个挑战是寻找培训人才。

CEB发现很少公司能够使用大数据和分析法法去驱动业务决策。最新对近500家企业的研究发现，20%的调查对象使用直觉做决定;49%想要更多数据，另有38%被CEB称为“知情的怀疑论者”,也就是那些可以进行模糊数据，并推动业务向前发展。不仅如此，Shah说，人们倾向于坚持成见，“技术数据显示的恰恰相反”.“消除成见非常困难。”

聚积数据是另一个开发大数据的障碍。麦肯锡研究的一个发现是金融服务(其收集和分析数据的历史悠久)在使用大数据上滞后。Chui说：“我们发现很多西方银行的业务竖井的界限已经变得如此之大，以至于分享数据的想法非常，非常之弱。”

责编：赵龙

微信扫一扫实时了解行业动态

微信扫一扫分享本文给好友

收藏到畅享打印全文复制链接添加到收藏投稿邮箱

分享到：新浪微博腾讯微博

著作权声明：kaiyun体育官方人口文章著作权分属kaiyun体育官方人口、网友和合作伙伴，部分非原创文章作者信息可能有所缺失，如需补充或修改请与我们联系，工作人员会在1个工作日内配合处理。

大数据的障碍：数据质量和旧观念成见

通过咨询项目或年度顾问方式，帮助您架起业务和IT的桥梁，解决业务和IT创新融合、现有系统取舍难、IT架构、建设路径、IT治理、IT支出优化等IT策略问题。

与您签订总包或三方合同，帮您解决业务和IT规划落地走样、IT详细设计缺失、难以寻觅靠谱的技术供应商、多个供应商协调难、维护升级服务保障难等棘手问题。

与您签订监理合同，以里程碑专家评审、项目变更协调、风险控制研讨、供应商关系协调、CIO智力网络等为主要服务内容，与甲乙方一起实现上线成功。

畅享IT帮助寻找可靠的、性价比高的开发力量，签订外包合同或三方合同，为企业提供可信赖的开发量，为IT供应商解决开发力量不足的问题。

畅享IT帮助寻找靠谱的、性价比高的维护力量，签订外包合同，对客户满意度负责，为客户解决维护运营服务保障难的问题。

对IT系统、IT项目或IT管理进行评估，出具中立评估报告，解决IT评价难、取舍难的问题。