如何實(shí)現大數據真正價(jià)值

1. 數據融合
成功的大數據分析可以使用戶(hù)應對工作中的困難，例如發(fā)現業(yè)務(wù)計劃和工作中的缺陷和失誤。它甚至可以將新的細分市場(chǎng)進(jìn)行拆分，企業(yè)可以提供新的產(chǎn)品和服務(wù)。要想做到這些，就需要從各種資源得來(lái)的數據中抓住重點(diǎn)從而做出重要決策。
在數據分析中，時(shí)間至關(guān)重要。很多企業(yè)領(lǐng)導者和決策制定者需要實(shí)時(shí)的信息來(lái)快速做出決定。但是據估算，大約80%的時(shí)間都花在了準備和整理數據上。這樣一來(lái)真正的分析工作只占20%。
因此高效的處理工作非常重要，例如數據分析的提取、轉換和加載過(guò)程(ETL)。
一個(gè)好的ETL工具可以將從多個(gè)來(lái)源獲取的數據融合在一起，也包括公共數據。它讓用戶(hù)的注意力集中到一個(gè)源頭，獲得相關(guān)性更高的信息，提高工作效率。同時(shí)可以確保用戶(hù)的信息來(lái)源是唯一的，降低錯誤溝通的風(fēng)險。
企業(yè)如何通過(guò)各種技術(shù)手段，并把數據轉換為信息、知識，已經(jīng)成了提高其核心競爭力的主要瓶頸。而ETL則是主要的一個(gè)技術(shù)手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微軟DTS、Beeload、Kettle……
2. 溝通無(wú)障礙
就像之前說(shuō)過(guò)的，大數據分析工具可以幫助企業(yè)解決商業(yè)難題。從業(yè)人員也許能很好的理解這些問(wèn)題，但IT人員卻不能完全理解，這樣就不能提供和專(zhuān)業(yè)需求相匹配的分析報告。再加上溝通不順暢，領(lǐng)導層就無(wú)法及時(shí)得到有用信息，也就無(wú)法快速做出決策。
如果技術(shù)人員能夠使用這種自助服務(wù)分析工具，就能夠找到問(wèn)題所在并做出可以彌補漏洞的決定。此外，他們還可以將數據同其他開(kāi)放信息結合在一起，挖掘細分市場(chǎng)。企業(yè)還可以共享IT資源來(lái)發(fā)掘更多的數據信息。