如此大规模的变化会持续数年，迫使所有参与者做出改变。他们一次又一次地向公司和投资者证明，大数据不是“初创企业的炫耀”。机器学习方法和数据分析已成为各行业主要参与者的必备技能。 就主题而言。公司在将数据输入IT系统时以及如何简化此过程？ 企业在分析大数据时会犯哪些错误？ 与任何其他工具一样，大数据必须明智地使用——否则奇迹就不会发生。
让我们列出主要错误。 该公司创建了一个团队来分析数据，不是为了特 哥斯达黎加电话数据 定的要求，而是“因为有必要”。首先，公司必须有一个可以借助大数据解决的问题（例如，新产品缺少哪些功能）。然后才开始组建团队、雇用承包商或使用现成的服务。否则，您的企业最终将拥有一个收集有趣事实的团队，而不是一个改进指标的工具。 此外，当使用数据的目的不明确时，收集中最终会产生很多不必要的东西。
而且它不会为业务变化提供有价值的见解。 我们没有找到感兴趣的高层管理者。数据驱动的决策需要改变管理文化，除非得到高级管理层的支持，否则这是不可能的。高层管理人员中必须有一个人现在想要根据数据做出决策，一个具有强烈愿景的领导者。 我们开始与分析师一起组建团队，而不是数据工程师。如果您以前从未收集或使用过数据，那么数据的质量可能很差。
你自己可能不明白，但新聘的分析师会说他根本没有什么可合作的。 重复的行、不同的用户 ID 以及列中不正确的数据类型转换等小问题可能会使分析变得毫无意义，有时甚至是有害的过程。 为了让数据帮助做出产品决策，您首先需要在数据工程师的帮助下组织其存储并定期更新。建立 ETL 流程后，分析师将能够找到真正的见解，而不必担心遇到错误，也不会在自己以外的工作上浪费时间。