YFDAI:企业应避免的6大数据失误_YFDAI币

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。

美联储2月加息25BP的概率为99.7%:金色财经报道,据CME“美联储观察”:美联储2月加息25个基点至4.50%-4.75%区间的概率为99.7%,加息50个基点的概率为0.3%;到3月累计加息25个基点的概率为18.8%,累计加息50个基点的概率为81.0%,累计加息75个基点的概率为0.3%。[2023/1/23 11:26:34]

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-

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

数据:过去24小时全网爆仓1266.69万美元:金色财经报道,数据显示,过去24小时全网爆仓1266.69万美元,其中比特币爆仓379.43万美元,以太坊爆仓251.20万美元。[2023/1/2 22:20:08]

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。

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–

跨链预言机解决方案SupraOracles与DeFi项目YFDAI FINANCE达成合作:据官方消息,跨链预言机解决方案SupraOracles宣布与DeFi项目YFDAI FINANCE达成合作。

据介绍,YFDAI FINANCE将传统银行与去中心化网络连接起来,提供借贷、保险等服务。其使命是推动金融民主化,推动新一代金融产品的广泛应用。SafeSwap是YFDAI的DEX。

SupraOracles将为YFDAI提供预言机工具包。[2022/7/16 2:16:54]

运营效率低下

安全漏洞

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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