为什么要放弃数据处理?(挑战和问题)

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seoexpertshagor
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为什么要放弃数据处理?(挑战和问题)

Post by seoexpertshagor »

大约20 年前当公司开始看到数据对业务运营的价值时开发并实施了数据处理以帮助组织利用其数据资源。 此过程由手动数据管理组成,包括提取、收集、集成、合并、组织、清理、转换、处理、映射和存储数据等任务,以便将来可用于分析、机器学习、并获得有价值的商业见解。通常,此过程是使用电子表格或其他非自动化框架或工具完成的。 从理论上讲,数据加工是一个非常重要的过程,它将数据资源转化为无可挑剔且值得信赖的工具,可以直接用于业务目的,例如规划和评估改进领域。 然而,实际上,这并不完全正确。数据科学家看到了这种有缺陷且已经过时的数据管理模型的主要问题。所考虑的挑战主要与以下事实有关:加工过程完全是手动的,因此不切实际、不必要地复杂且耗时。

对于这些人来说实时准确可靠的分析至关重要以便他们立即应对突发问题和发生的问题。 从这个意义上说,实时数据使这些公司能够更好地控制内部流 厄瓜多尔电话号码表 程、资产和运营效率,防止任何运营延迟和错误的业务运营,从而最大限度地减少损失并优化收入流。 但是当数据管理是手动完成时,所有数据量都需要花费大量时间来提取、清理和准备分析。 因此,部署了数据处理的组织手头上总是有过时的数据资源,而失去了即时分析的优势,这些优势使他们能够有效地跟踪库存可用性水平、供应链流程和许多其他重要指标。 错误和质量问题 根据哈佛商业评论,“不良数据每年造成 3 万亿美元的损失”。在全球范围内,这些数字急剧增加,因低质量数据分析导致的错误决策、规划和风险评估流程造成重大损失。

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这种类型的偏差有可能导致关键数据错误错误异常值不一致甚至丢失本可以有效使用的资源。 与使用错误数据相关的风险与低质量的分析、不可信的数据集以及误导性的“数据驱动”业务决策见解有关。 借助当今存在的数以百万计的用于数据收集、处理和集成的自动化工具,防止使用不准确的数据非常容易。考虑到这一点,过时的 munging 过程不仅变得不必要,而且在接下来的几十年中也变得无关紧要。 数据加工 员工时间分配不当 数据处理是数据科学家和首席数据官的任务。根据福布斯的一篇文章,这些专家往往将大约 80% 的工作时间花在处理活动上,例如收集、清理、优化数据等。 只有另外 20% 的时间用于评估数据分析和交流结果以及基于数据的洞察力的可视化。这正是 CDO 每天面临的主要挑战之一。
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