區塊鏈:企業應避免的6大數據失誤_區塊鏈技術通俗講解小區

這就是現代業務環境–無處不在的數據數據，絕不浪費！數據對于現代企業已經變得至關重要。在這個時代，甚至人工智能也受到大數據的支持。秘密在于能夠收集，整理和整理來自各種來源的數據的能力。這帶來了提高洞察力和做出基于數據的決策以增強業務能力的能力。杠桿作用從市場營銷，內部工作流程擴展到企業銷售。

現在，大數據進入了業務領域？讓我們弄清這一點，對吧？

大數據和業務-關系在哪里？

由于現代技術的發展，所有行業，無論規模大小，都可以訪問基于其運營和客戶的細粒度和豐富的數據。這方面的主要障礙是處理海量數據，這些數據既難以維護又難以管理。盡管存在適當的工具，但是處理此類數據是繁瑣的活動。

MicroStrategy CEO：企業應將資產負債表上的美元轉化為比特幣:金色財經報道，MicroStrategy首席執行官Michael Saylor發推文稱，BTC是機構級避險資產和每個人都面臨的價值存儲問題的解決方案。比特幣是第一個數字貨幣網絡。企業應該將資產負債表上的美元轉化為比特幣，以實現股東價值最大化。[2020/12/23 16:11:25]

錯誤是頻繁出現的，涉及處理大數據的復雜性層。但是，大數據為企業提供了多種杠桿。這包括-

增加收入

確保更好的收入決策

增強客戶體驗

幫助產生更智能的服務和商品

騰訊云區塊鏈產品負責人：各大企業應共同做好區塊鏈標準建設:騰訊云區塊鏈產品負責人邵兵建議，首先應該加強區塊鏈基礎設施建設。近年來，國家提出要把區塊鏈作為一個基礎設施來建設，只有建設好基礎設施，后面的道路才能更加通暢。與此同時，應在基礎設施建設的基礎上形成一些強制標準，對區塊鏈的下一步發展、應用產生更好的約束。我們認為，只有各大企業共同做好標準的建設，才有利于區塊鏈的未來發展。邵兵舉例說，在區塊鏈發展過程中，需要制定許多標準，比如跨鏈標準、信息格式標準、信息共享標準以及身份標準等等。惟其如此，才有可能避免由區塊鏈所引發的信息孤島的形成。（科技日報）[2020/9/23]

提供更準確的業務運營

因此，大數據已成為創新型企業獲得競爭優勢的決定性杠桿。到2022年，全球這些數據的使用量肯定會超過2743億，每個人每秒產生大約1.7兆字節的信息。

孫宇晨：波場4.0關鍵詞包括隱私、企業應用程序等:今日早些時候，孫宇晨發推稱波場（Tron）4.0即將到來。他剛剛補充道，TRON 4.0關鍵詞包括：隱私，區塊鏈互操作性，高可擴展性和企業應用程序。[2020/5/24]

有了這樣的杠桿作用，您真的有能力承擔有關大數據的錯誤的錯誤嗎？因此，這是企業需要避免的一些大數據失誤，以利用其全部功能并享受其帶來的優勢。

大數據的大錯

盡管大數據帶有高點，但低點并沒有錯誤并不罕見。大數據問題包括–

運營效率低下

安全漏洞

結論不正確

-如果出現錯誤。因此，比方說，大數據就像信用卡一樣-善用信用卡即可受益。不明智地使用它們，賬單非常龐大！以下是企業在處理大數據時應避免的所列錯誤。繼續閱讀！

聲音 | 蘇寧金融孫揚：區塊鏈企業應做到足夠“下沉”和不斷“出征”:據北京商報12月9日消息，蘇寧金融研究院金融科技研究中心主任孫揚認為，除應收賬款融資場景外，未來區塊鏈國家隊將在區塊鏈農村金融、區塊鏈票據、區塊鏈存貨質押、區塊鏈小微金融等方面取得重大場景突破。孫揚建議，一方面，區塊鏈企業應做到足夠“下沉”，例如“下沉”至農貿市場流通，從農村生產、商品流通等方面帶動金融“下沉”；另一方面則應不斷“出征”，中國區塊鏈企業應積極參與國際金融基礎設施，尤其是各大行，應勇擔使命，參與國際區塊鏈技術開源組織、標準組織等，爭取多做貢獻，爭取話語權。[2019/12/9]

大失誤1：分析癱瘓

問題：看來，許多企業通過龐大的數據收集而跳入大數據計劃，對于“飛躍前的眼光”政策仍然不為人知。停滯的項目和分析的癱瘓是大數據分析中問題的必然結果。

解決方案：從“小步驟”開始，進入大數據世界。讓您收集的數據反駁或支持您的假設。如果數據有歧義，請將其配對！

大失誤2：以創新的名義搶占數據安全

問題：安全是處理大數據時首先要犧牲的方面。但是，如何減輕安全隱患呢？

解決方案：需要采用多方面的方法來保護大數據。這應該包括對擁有的數據的理解，審核數據的操作以及控制特權用戶。確保使用整體和統一的流程和控制系統覆蓋大數據安全性。

大失誤3：消失的數據沙皇

問題：關于數據準確性和質量的投訴很常見。但是，企業未能了解其根源。缺乏對數據收集的中央監督會導致重復，列使用不正確，輸入令人恐懼。

解決方案：指派一個委員會負責您企業的數據衛生。確保迫使大數據管理團隊整理數據并培訓用戶。

失誤4：將大數據拼圖放入“閃存”

問題：大數據是一個巨大的拼圖游戲，如果急于解決，那將是一個巨大的混亂。任何組織都沒有能力解決如此巨大的難題。

解決方案：逐個區域或逐塊地處理拼圖。這將使您面臨大數據挑戰，而小數據挑戰。這樣，企業就足以應對這些挑戰。這肯定可以減輕工作負擔，對嗎？

錯誤5：在筒倉中冥想數據

問題：收集和存儲比特幣可能是有利的，但這并不是數據的出路。因此，這對這樣做的公司來說是大聲疾呼–如果您只是收集數據而不是提取其實質并實施洞察力，那么筒倉冥想將無濟于事。它增強操作或解決障礙并告知您的產品路線圖的能力變得生銹。

解決方案：及時使用和提取其本質，還有什么！不要讓它冥想或進入休眠狀態！

大失誤6：在口袋里挖一個復雜的工具

問題：具有較小數據集的企業通常傾向于采用大數據解決方案。這種快速的增長意味著對復雜工具的大量投資，這會給企業帶來預算壓力。

解決方案：組織應贊揚其數據分析，以領導大數據處理的明智決策。但是，并非所有問題都需要使用重量級的工具。“大數據”傳統方法可以做到！

除了6個主要錯誤之外，還存在缺少工作流管理工具，焦外的ROI，數據未用于演化等問題。

避免犯錯誤是一項授權！

不論類型如何，大數據將在2020年及以后的所有業務中回響。對于專家和開發人員來說，這顯然既是機遇，也是挑戰。隨著數據量的增加，它們將繼續遷移到云中，并且根據預測，到2025年，全球數據領域將很快達到175ZB。機器學習的日益普及，首席數據官和數據科學家的需求增加，隱私仍然是人們一直關注的問題，可操作且快速的數據出現在最前面，這些都將使大數據成為重要的代表。

大數據的這種繁榮將為您的組織提供很多！您愿意放棄還是搞砸了？我們是這么認為的！

Tags：區塊鏈比特幣MICTRO區塊鏈技術通俗講解小區比特幣是什么怎么挖MiamiCoinAITROLLS

Gateio