令人眼花缭乱的数据：数据复杂性的上升对企业意味着什么

[roseline371274]

2016 年伊始，数据和分析在企业中发挥的作用显然比以往更为重要。

组织可以更快、更直接地访问与其各项运营相关的数据，并不断努力应用数据驱动的方法来提高各部门的绩效。

与此同时，随着公司希望分析来自许多新的和不同来源的数据作为其战术和战略决策的一部分，业务数据的复杂性也在增加。

本文将研究这两种现象——数据复杂性的增加和对数据驱动的业务实践 格鲁吉亚whatsapp 数据 的需求不断增长，并探讨它们对业务线（非技术）员工和管理人员意味着什么。

相关文章： 更多信息，更多问题：大数据时代的隐私和安全问题

更多数据、更多来源、更多挑战
首先需要承认的是，今天的数据比二十年前典型企业处理的数据要复杂得多。

无需过多赘述，这是由于技术进步，现在任何企业都可以收集、存储和访问大量数据，包括企业在正常运营期间内部收集的数据，以及来自外部数据源的数据。

除了数据量之外，当今的数据通常性质多样，不再局限于电子表格，各种自动化系统都会生成大量结构化或半结构化数据，例如机器数据、社交网络数据或物联网 (IoT) 生成的数据。

该信息图总结了Ventana 和 Aberdeen Group 分析师的研究，进一步证明了当今的企业需要比以往分析更多的数据和数据源。

数据规模不断扩大，性质也更加多样化，这给数据分析领域带来了新的挑战，因为当今的数据集可能各自遵循特定的逻辑，在进行任何严肃的分析之前，需要更深入地了解数据的提取和结构方式（再次，与传统电子表格相比）。

尽管这一挑战在整个组织中都存在，但对于通常没有技术背景的业务专业人员来说，它可能尤其令人烦恼。

相关文章： 大数据：漫威电影成功的关键之一

数据驱动的企业文化正在兴起
进一步复杂化的是，虽然数据变得越来越复杂，但组织要求在越来越多的业务场景中更广泛地使用数据。

一旦数据可用，高层管理人员就会理所当然地希望通过推广数据驱动的企业文化来实际利用它。

管理人员需要提供冷酷无情的数据点来支持他们提出的决定或证明先前的决定的合理性。