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影响大数据投资回报率最大化的三点为了克服这些大数据障碍,建议企业可以考虑专业服务机构或者云服务,在开始大数据部署前明确目标同样重要。 一般来说,企业从小规模的、战略性的项目开始,选择一个非常独立的用例,效果将会变得容易衡量。另外,部署大数据的这一领域应当是有战略意义的业务,而非边缘性业务。大多数成功的大数据项目并不是由IT部门发起的,而更多的是由业务、市场或财务等部门主导的。绝大多数部署大数据平台的企业期望从投资中获取显着的价值,但是将近一半的企业并没有实现其预计的价值和投资回报率(ROI)。最新的研究显示,对于大多数企业来说,大数据项目的投资回报率令人失望。 从长远来看,企业期望的投资回报率是3-4倍。但是根据我们的分析,目前企业获得的平均投资回报率约为55%。 该调查显示,调查对象中有46%意识到他们的大数据部署只有“部分价值”,有2%认为他们的部署“彻底失败,没有任何价值”。 企业无法实现大数据投资回报率最大化的原因主要有以下三点: 1、缺乏有经验的大数据专家 数据科学家的短缺是众所周知的现象,并且可能会持续一段时间。在缺乏经验丰富的大数据从业者方面,我没有看到任何变化。 公司的现有员工,如具有多年经验的Oracle数据库管理员(DBA),可能会缺乏管理大数据技术(如Hadoop)的能力。这种困境在短期内为大数据服务的厂商提供了填补空白的机会。 2、技术不成熟 大数据工具仍处于起步阶段,需要为更广泛的业务人员服务,而不只是训练有素的数据科学家,这是很多软件开发人员正在努力解决的问题。 3、缺乏迫切的需求 企业往往在大数据项目上投资,却没有结合特定的、可预见的业务应用。调查报告指出,在这种情况下,很大程度上是由于IT部门的主导,企业开始在Hadoop中积累大量数据。这其中有些数据能够帮助数据科学家和商业分析师进行探索性分析,但是其他数据却没有得到充分利用。 由IT部门主导的大数据部署,有时是为了减轻现有关系型数据库系统的工作量。大量数据被加载进来,帮助数据科学家和分析师进行探索性分析。目前已经有很多大数据分析实验正在进行,却没有结合实际的商业应用。 为了克服这些大数据障碍,建议企业可以考虑专业服务机构或者云服务,在开始大数据部署前明确目标同样重要。 责编:李代丽 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 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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