为什么大数据的投资回报率具有人为因素

大多数组织会生成大量数据,如果以正确的方式捕获,存储和分析数据,则可以为组织增加巨大价值。例如,一家从事物流行业的公司围绕业务方面生成数据,包括供应,订单,分配时间和供应链中的问题,仅举几例。

使用正确类型的软件,组织可以捕获,存储和分析此数据。借助正确的分析,他们可以获取对其运营的宝贵见解,从而帮助团队确定将注意力集中在哪里以增加价值。

所有行业都受益于大数据,数据湖和存储管理,但是该地区一些特定行业正在实现巨大收益,包括石油和天然气,零售,物流和制造业。这些部门非常依赖情报来保持竞争力,大数据和数据分析方面的进步越来越能够帮助提供此类情报。

尽管大数据和数据分析已经为各个行业的组织增加了巨大的价值,但它们仍处于发展的新生阶段。与任何相对较新的技术一样,存在限制和约束。目前,制约因素主要与文化和培训有关。

公司可以拥有最好的数据分析解决方案,但仍然需要组织内部人员进行一定程度的人工解释,之后组织还需要根据其数据解释来执行操作过程。

这两个领域可能会限制大数据和数据分析的潜力。值得庆幸的是,可以通过培训和在组织内实施最佳实践的努力来弥补这两个挑战。

当收集和分析大量数据时,数据分析往往会提供更好的结果。这为不同行业的组织提供了共享一定数量的匿名数据的机会,以获取有关其行业的更多见解。例如,涉足款待的公司可以使用共享数据来更好地了解一年中不同时间的需求高峰和最佳房价。

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