大数据采用和规划考虑因素
这一章摘自这本书
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- 组织的先决条件
- 采购数据
- 隐私
- 安全
- 出处
- 有限的实时支持
- 不同的性能挑战
- 不同的治理需求
- 不同的方法
- 云
- 大数据分析生命周期
大数据计划本质上是战略性的，应该是业务驱动的。采用大数据可以带来变革，但更多的是创新。转换活动通常是低风险的，旨在交付更高的效率和有效性。创新需要思维方式的转变，因为它将从根本上改变企业的产品、服务或组织结构。这就是采用大数据的力量;它可以促成这种改变。创新管理需要谨慎——太多的控制力量会扼杀主动性，抑制结果，而太少的监督会把一个最好的项目变成一个永远不会产生承诺结果的科学实验。正是在这种背景下，第3章讨论了大数据采用和规划方面的考虑。
考虑到大数据的性质及其分析能力，有许多问题需要在一开始就考虑和规划。例如，随着任何新技术的采用，需要解决以符合现有公司标准的方式保护它的方法。与跟踪数据集从采购到使用的来源相关的问题通常是组织的新需求。必须对正在处理其数据或其身份被分析过程揭示的组件的隐私进行管理。大数据甚至提供了更多的机会，可以考虑从内部部署环境转移到托管在云中的远程配置、可扩展环境。事实上，上述所有考虑都要求组织认识并建立一套独特的治理流程和决策框架，以确保责任方理解大数据的性质、影响和管理要求。
从组织上讲，大数据的采用改变了执行业务分析的方法。因此，本章将介绍大数据分析的生命周期。生命周期从为大数据项目建立业务案例开始，到确保分析结果部署到组织中以产生最大价值结束。中间有许多阶段，它们组织识别、获取、过滤、提取、清理和聚合数据的步骤。这些都是在分析开始之前所需要的。这个生命周期的执行需要在组织中开发或雇用新的能力。
如上所述，在采用大数据时需要考虑和考虑许多事情。本章解释了主要的潜在问题和注意事项。
组织的先决条件
大数据框架不是交钥匙解决方案。为了让数据分析和分析发挥价值，企业需要有数据管理和大数据治理框架。对于那些负责实施、定制、推广和使用大数据解决方案的人来说，健全的流程和足够的技能也是必要的。此外，需要评估大数据解决方案所处理的数据的质量。
过时、无效或识别不佳的数据将导致低质量的输入，无论大数据解决方案有多好，都将继续产生低质量的结果。大数据环境的寿命也需要规划。需要定义路线图，以确保计划好环境的任何必要扩展或增强，以与企业的需求保持同步。