这就是现代业务环境–无处不在的数据数据，绝不浪费！数据对于现代企业已经变得至关重要。在这个时代，甚至人工智能也受到大数据的支持。秘密在于能够收集，整理和整理来自各种来源的数据的能力。这带来了提高洞察力和做出基于数据的决策以增强业务能力的能力。杠杆作用从市场营销，内部工作流程扩展到企业销售。
现在，大数据进入了业务领域？让我们弄清这一点，对吧？
大数据和业务-关系在哪里？
由于现代技术的发展，所有行业，无论规模大小，都可以访问基于其运营和客户的细粒度和丰富的数据。这方面的主要障碍是处理海量数据，这些数据既难以维护又难以管理。尽管存在适当的工具，但是处理此类数据是繁琐的活动。
四川省工商联：民营企业应主动与区块链等数字经济有效嫁接:9月16日，四川省工商联印发《关于促进民营企业加快转型升级的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》明确民营企业加快转型升级六大发展路径。其中包括，实施企业数字化“改造工程”。广大民营企业要主动融入以数字经济为代表的新经济，将加快数字化运用作为实体经济转型升级的“催化剂”和“加速器”。要加强数字化赋能，主动与区块链、大数据、5G、云计算、人工智能等数字经济有效嫁接。推动企业“上云用数赋智”，促进传统产业提档升级。[2020/9/17]
错误是频繁出现的，涉及处理大数据的复杂性层。但是，大数据为企业提供了多种杠杆。这包括-
增加收入
paydex支付公链部署分布式企业应用:Paydex近日表示，paydex支付公链已使用智能合约来部署基于区块链的分布式企业应用，使其相关业务具备更高的安全性、健壮性、稳定性。受众企业可根据业务需求动态配置不同的离链应用。[2020/3/9]
确保更好的收入决策
增强客户体验
帮助产生更智能的服务和商品
提供更准确的业务运营
因此，大数据已成为创新型企业获得竞争优势的决定性杠杆。到2022年，全球这些数据的使用量肯定会超过2743亿，每个人每秒产生大约1.7兆字节的信息。
有了这样的杠杆作用，您真的有能力承担有关大数据的错误的错误吗？因此，这是企业需要避免的一些大数据失误，以利用其全部功能并享受其带来的优势。
中国电子信息产业发展研究院主任袁晓庆：企业应采用区块链等新技术促进工业APP互联互通:据科技日报报道，中国电子信息产业发展研究院主任袁晓庆在接受采访时表示，企业应围绕跨平台间工业APP流转，积极采用区块链等新技术促进平台间工业APP互联互通；政府部门需要面向工业APP开发、测试、交易等全生命周期，完善公共服务。[2018/5/31]
大数据的大错
尽管大数据带有高点，但低点并没有错误并不罕见。大数据问题包括–
运营效率低下
安全漏洞
结论不正确
-如果出现错误。因此，比方说，大数据就像信用卡一样-善用信用卡即可受益。不明智地使用它们，账单非常庞大！以下是企业在处理大数据时应避免的所列错误。继续阅读！
张寿松：2018年区块链行业面临严重洗牌 行业及企业应用是主战场:据火讯财经消息，今日下午，财猫网络董事长张寿松先生在湖畔大学进行分享，首先对区块链行业进行了前瞻，表示2018年区块链行业发展有四个趋势：一、企业层面分化明显，面临严重洗牌；二、应用层面，行业及企业应用时主战场；三、技术层面，底层基础设施优化明显，公有链生态效应初显；四、投资层面，古典投资人进场，投资趋于理性。从股权投资的统计数据来看，区块链行业实际上并没有想象中那么火爆，32.58%已经走到了A轮以上，融资额超过1000万元，84.3%已获得知名投资机构投资，一级行业24个，二级行业302个，已经在40+行业出现了“明星项目”，累计获投项目447个。除此之外，张寿松还谈及了区块链行业的泡沫问题，主要体现在项目无业务逻辑，强沾概念，无必要性；无技术团队，行业人才匮乏，尚无技术实力；无落地项目。[2018/3/25]
大失误1：分析瘫痪
问题：看来，许多企业通过庞大的数据收集而跳入大数据计划，对于“飞跃前的眼光”政策仍然不为人知。停滞的项目和分析的瘫痪是大数据分析中问题的必然结果。
解决方案：从“小步骤”开始，进入大数据世界。让您收集的数据反驳或支持您的假设。如果数据有歧义，请将其配对！
大失误2：以创新的名义抢占数据安全
问题：安全是处理大数据时首先要牺牲的方面。但是，如何减轻安全隐患呢？
解决方案：需要采用多方面的方法来保护大数据。这应该包括对拥有的数据的理解，审核数据的操作以及控制特权用户。确保使用整体和统一的流程和控制系统覆盖大数据安全性。
大失误3：消失的数据沙皇
问题：关于数据准确性和质量的投诉很常见。但是，企业未能了解其根源。缺乏对数据收集的中央监督会导致重复，列使用不正确，输入令人恐惧。
解决方案：指派一个委员会负责您企业的数据卫生。确保迫使大数据管理团队整理数据并培训用户。
失误4：将大数据拼图放入“闪存”
问题：大数据是一个巨大的拼图游戏，如果急于解决，那将是一个巨大的混乱。任何组织都没有能力解决如此巨大的难题。
解决方案：逐个区域或逐块地处理拼图。这将使您面临大数据挑战，而小数据挑战。这样，企业就足以应对这些挑战。这肯定可以减轻工作负担，对吗？
错误5：在筒仓中冥想数据
问题：收集和存储比特币可能是有利的，但这并不是数据的出路。因此，这对这样做的公司来说是大声疾呼–如果您只是收集数据而不是提取其实质并实施洞察力，那么筒仓冥想将无济于事。它增强操作或解决障碍并告知您的产品路线图的能力变得生锈。
解决方案：及时使用和提取其本质，还有什么！不要让它冥想或进入休眠状态！
大失误6：在口袋里挖一个复杂的工具
问题：具有较小数据集的企业通常倾向于采用大数据解决方案。这种快速的增长意味着对复杂工具的大量投资，这会给企业带来预算压力。
解决方案：组织应赞扬其数据分析，以领导大数据处理的明智决策。但是，并非所有问题都需要使用重量级的工具。“大数据”传统方法可以做到！
除了6个主要错误之外，还存在缺少工作流管理工具，焦外的ROI，数据未用于演化等问题。
避免犯错误是一项授权！
不论类型如何，大数据将在2020年及以后的所有业务中回响。对于专家和开发人员来说，这显然既是机遇，也是挑战。随着数据量的增加，它们将继续迁移到云中，并且根据预测，到2025年，全球数据领域将很快达到175ZB。机器学习的日益普及，首席数据官和数据科学家的需求增加，隐私仍然是人们一直关注的问题，可操作且快速的数据出现在最前面，这些都将使大数据成为重要的代表。
大数据的这种繁荣将为您的组织提供很多！您愿意放弃还是搞砸了？我们是这么认为的！
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