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大数据已成为制定业务决策必不可少的要素，但是在业务中实施大数据之前，必须考虑许多挑战。
大数据已成为业务决策的重要组成部分。它为公司和商业领袖提供了重要的见识。但与此同时，它提出了许多传统系统无法应对的挑战。因此，在组织中实施大数据之前，必须详细了解这些挑战。
根据麦肯锡全球研究所（MGI）的说法：“大数据是指数据集的大小超出了典型数据库软件工具捕获，存储，管理和分析的能力。”因此，大数据挑战需要适当解决。对大数据进行分析后，所获得的价值可以概括为：
- 透明胶片
- 更好的性能和可变性
- 用自动化算法代替人为决策
- 细分客户
战略挑战
让我们从大数据战略挑战开始。大数据迫使我们应对三大战略和运营挑战：
整个IT行业都面临压力，因为它必须每天管理不断增长的数据量以帮助改善业务。数据分析可以进一步分为三类：
- 预测分析—数据科学家的工作是使用实时数据进行各个领域的预测分析。在此数据分析期间，利用新的数据类型（例如情感数据，视频流数据，图像数据，数据等）也很重要。
- 行为分析-行为数据对于提高客户满意度很重要。数据科学家的工作是利用性质复杂的数据集来创建有助于降低成本和促进创新以提高客户满意度的新业务模型。
- 数据解释-数据分析师必须向管理层提供新的业务分析信息，并将其集成以进行产品创新。
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
- 资料撷取
- 调整来自不同来源的数据
- 将数据转换为适合分析的形式
- 借助数学和/或模拟对数据建模
- 了解输出并能够向最终用户解释
管理挑战
数据管理的一项主要挑战是确保安全性，数据隐私，治理和道德标准。在处理客户数据时，必须遵守其预期用途和相关规则。就数据的使用，转换，派生以及管理其生命周期而言，数据跟踪非常重要。数据必须受到保护并受访问控制。同时，必须定期进行审核以确保数据安全，因为大多数数据仓库都存储个人数据，这可能导致潜在的法律和道德问题。
结论
我们讨论了不同的大数据挑战及其对业务的影响。这些挑战在实施的各个层面上都会发生。因此，在任何组织中实施大数据之前，必须应对这些挑战并为之制定计划。