正如我们的研究所示在分析数

与此同时对于生成数据的可用形式以及如何聚合准备和处理数据缺乏标准特别是在工业环境中。根据我们的研究的受访者抱怨分析项目中系统组件的互操作性具有挑战性。一半的人认为集成到现有业务解决方案中存在困难。从成本角度来看大数据技术有意义吗之前您说过重点是创新而不是降低成本。波尔施曼没错您必须严格区分数据技术和数据的业务用途 据时创新处于最前沿。

同时我们向企业询问了数据项目的成本结构。结果四分之一的成本用于软件和应用程序开发。超过的预算用于访问数据超过的预算用于数据的准备和聚合。另一方面纯 WhatsApp 号码数据 粹的分析需要不到的资源而结果的解释则只需超过。相反这意味着一旦技术基础准备就绪并经过测试最大的成本块也已被核对。这意味着对大数据平台的投资通过后续系统性和可扩展的数据服务提供获得回报。如果分析的目的是支持或自动化决策那么。



公您难道不能自动化整个分析吗事实上根据我的经验这是企业经常表达的要求利用我们的数据告诉我们我们还不知道什么以及应该做什么。高层决策者相信只需按一下按钮就足够了所有问题都可以解决甚至是所谓的未知的未知数这种想法并不少见。事实是是的可以让数据说话。但系统分析总是需要研究一个目标或假设。根据我们的研究的公司在进行工业分析时会提出明确的假设。相比之下的人采取探索性方法即首。