Áp dụng dữ liệu lớn bùng nổ, nhưng các công ty đấu tranh để trích xuất thông tin có ý nghĩa

0
5

            Nếu tổ chức của bạn gặp khó khăn khi nhận giá trị từ dữ liệu của mình, bạn không đơn độc và công ty dữ liệu lớn Syncsort nghĩ rằng họ biết điều gì sai.
        

            
                                                                             
            
            

                 [19459] ] ]
    

     Dữ liệu lớn bây giờ là kinh tế và không chỉ là công nghệ
     Bill Schmarzo, giám đốc công nghệ của IoT và phân tích tại Hitachi Vantara, ngồi xuống với Tonya Hall của TechRepublic để nói về cách làm sạch dữ liệu đúng bằng cách sử dụng máy học có thể mang lại ROI tích cực trong AI của bạn.
    

    

    
        

Trong khi nhiều tổ chức đang ưu tiên phân tích dữ liệu lớn trong các sáng kiến ​​CNTT, nhiều người đang phải đối mặt với một loạt vấn đề liên quan đến việc thu thập và thu thập thông tin này, theo báo cáo thứ ba từ công ty dữ liệu lớn Syncsort.

Lớn dữ liệu và hiệu quả của nó chỉ là một yếu tố của những phát hiện tổng thể liên quan đến các sáng kiến ​​CNTT nói chung, bao gồm một danh sách các sáng kiến ​​kinh doanh phổ biến nhất cho năm 2019. Dẫn đầu gói cho những gì các công ty dự định thực hiện trong năm nay là điện toán đám mây / lai, hiện đại hóa cơ sở hạ tầng, quản trị dữ liệu và phân tích dự đoán / tiên tiến.

Thật thú vị, trong khi 68% số người được hỏi cho biết các nỗ lực phân tích dữ liệu của họ bị cản trở bởi dữ liệu im lặng chỉ 25% nói rằng phân tích dữ liệu là danh sách ưu tiên hàng đầu của họ cho năm 2019.

Dữ liệu lớn có hiệu quả hơn không?

Một trong những kết luận mà báo cáo đạt được là "các chuyên gia đang vật lộn với việc cung cấp dữ liệu cho người dùng doanh nghiệp" và nó trích dẫn dữ liệu im lặng là lý do chính cho khó khăn đó.

Dữ liệu im lặng đề cập đến bất kỳ thông tin nào bị cắt khỏi phần còn lại của một tổ chức, do đó gây khó khăn hoặc không thể tính đến nó khi cố gắng phân tích nó ở cấp doanh nghiệp.

. Thay vì cải thiện truy cập dữ liệu, hầu hết các doanh nghiệp đang lên kế hoạch cho các sáng kiến ​​CNTT tập trung vào tăng hiệu quả, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và giảm chi phí, tất cả đều có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của dữ liệu lớn, tốt hơn hoặc tồi tệ hơn.

Với suy nghĩ đó, các câu trả lời cho câu hỏi tại sao các doanh nghiệp không hiệu quả trong việc nhận được thông tin chi tiết lớn là một chút không phù hợp: 53% nói rằng nhóm của họ thiếu kỹ năng CNTT hoặc nhân viên để làm việc để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu, 50% nói rằng họ thiếu các công cụ để cung cấp các ứng dụng xuôi dòng với dữ liệu phù hợp vào đúng thời điểm, 44% đơn giản là thiếu thời gian để sắp xếp dữ liệu và 31% cho biết tổ chức của họ đã không đầu tư đủ vào nền tảng phân tích.

Có thể các mục tiêu kinh doanh và CNTT không phải là toàn bộ bức tranh, đặc biệt là xem xét việc thiếu thông qua hồ dữ liệu (đối với những người không quen với hồ dữ liệu, hãy nghĩ về chúng như đối nghịch với dữ liệu im lặng: Thay vì giữ nó tất cả dữ liệu thô của một tổ chức được đưa vào một kho lưu trữ lớn và được sắp xếp sau đó).

Chỉ 9% số người được hỏi nói rằng họ đã sử dụng các hồ dữ liệu trong 5 năm trở lên, trong khi 24% có ít hơn hai năm sử dụng và 23% vẫn đang đánh giá xem có nên sử dụng hồ dữ liệu hay không.

Việc thiếu chiều sâu trong dữ liệu doanh nghiệp không im lặng có thể cản trở kết quả, khiến cho việc phân tích kỹ lưỡng nhất bị hạn chế do thiếu lịch sử.

Doanh nghiệp có thể làm gì để cải thiện tính hữu ích của dữ liệu của họ?

Các doanh nghiệp muốn cải thiện khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong thế giới hiện đại cần phải chuyển sang đám mây hoặc đám mây lai, Syncsort CTO Tendü Yoğurtçu cho biết trong một thông cáo báo chí. . "Đây là những tiền thân để cải thiện khả năng tiếp cận dữ liệu và tận dụng các công nghệ mới nổi, như học máy và phân tích phát trực tuyến, sẽ giúp mang lại nhiều giá trị hơn từ dữ liệu."

Như đã đề cập ở trên, đây chỉ là một trong những bước tiến lớn từ báo cáo của Syncsort. Bạn có thể tìm thấy toàn bộ trên trang web của Syncsort.

Cũng xem

 istock-952991616.jpg "width =" 770 "/> </span><figcaption>
<p>
                                            Hình: iStockphoto / metamorworks<br />
                                        </p>
</figcaption></figure>
</p></div>
</pre>
<div class=

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here