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。
华为副总裁：企业应用要持续迭代和更新，获得包括区块链在内的种种服务:5月25日晚间，在新京报举办的“2020两会经济策之新基建”视频云论坛上，华为公司副总裁、华为云业务总裁郑叶来表示，传统的IT服务的做法，就是一个数据库，一个操作系统，加一个中间件，就能包打天下的这种模式，已经不适合未来这样一个数字化和智能化时代的要求了。 尤其是人工智能服务。企业会发现，你的应用要持续迭代和更新，获得包括人工智能、区块链在内的种种服务，需要用新的商业模式，用云服务的形式，把这些能力交给我们的客户。（新京报）[2020/5/26]
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-
动态 | 加密钱包BRD推出针对企业应用程序的区块链工具:金色财经报道，Ripple支持的加密钱包BRD推出了针对企业应用程序的区块链工具Blockset，允许编码人员创建“企业级”区块链应用程序。[2020/1/18]
增加收入
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。
声音 | XRPL Labs开发人员：正在研究解决方案帮欧洲加密货币企业应对合规性:据Dailyhodl消息，XRPL Labs首席开发人员Wietse Wind表示，正在研究一种解决方案，以帮助欧洲的加密货币企业应对合规性。Wind称，尽管他是监管加密货币的支持者，但他担心即将出台的欧洲和荷兰法律如何影响数字资产创新。目前，他已经召集了一个由创新者，开发者和顾问组成的小团队，该团队将首先专注于为欧盟法规提供服务。[2019/12/17]
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
动态 | 荷兰央行：提供虚拟货币相关服务的企业应上报并接受监管:荷兰央行（DNB）今日发表声明表示，根据第五项欧洲反指令（AMLD5）及其荷兰相关法律，提供虚拟货币相关服务的企业应上报并接受监管。为虚拟/加密货币和普通货币以及加密钱包提供商之间的交易提供服务的公司预计将在2020年1月10日之前受到央行的监督。此外，该声明呼吁这些公司提前与央行取得联系，讨论相关监督。 同时央行也在进行相关准备工作。（金十）[2019/9/3]
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！
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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