ビジネス向けのビッグデータ使用の4つの危険性|ブログ| ONE Tech
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4ビジネスにおけるビッグデータの使用の危険性

4ビジネスにおけるビッグデータの使用の危険性

29 10月18

ビッグデータビジネス

4ビジネスにおけるビッグデータの使用の危険性

あなたがであるかどうか データサイエンティスト、CIO、またはCDOの場合、「データ」という言葉がまさに発話されるため、すぐに注意を促す必要があります。あなたがこれらの役割の1つでなくても、チャンスはありますが、日常の意思決定はデータの影響を大きく受けます。 2018年のIoTと分析主導のテクノロジーのアクセシビリティにより、地元のママとポップなレストランでさえ価値を引き出し、顧客行動に関するデータの洞察から利益を得ることができます。

ただし、定期的に議論されていないのは、データ分析の使用と誤使用の欠点または潜在的な問題です。ここでは、そのようなケースから生じる上位4つの問題を検討します。

1.サイバーセキュリティ:データの保護

多くの場合、実際に自分のデータを制御し所有権を持っているかどうかについて疑問が提起されます。技術革新が進むにつれて、善と悪の傾向は両方の方向に広がります。企業にとって、正しいサイバーセキュリティシステムを持つことは、重要なビジネス戦略の保護または盗難の違いを意味する可能性があります。

ただし、サイバーセキュリティは火と火と戦うことができる場合であるため、心配はいりません。履歴データと予測分析を十分に活用することで、脅威を事前に発見して防止できます。データハッキングの一般的なケースを調べると、企業に貴重な教訓を教えることができます。人間の適応免疫システムのように、企業は最初の脅威の後にサイバーセキュリティを強化して、最も憂慮すべき将来のデータ侵害さえも防ぐことができます。

サイバーセキュリティ

2.データの誤管理:間違ったツールの使用

あなたの会社は データ分析ツール データを集約して分析し、ビジネスの洞察を引き出します。潜在的な問題には、データポイントの重複または破損が含まれる場合があります。ビジネスが抽出に重点を置いているデータに応じて、ほとんどのデータポイントはほとんど静的ではありません。たとえば、資産と車両は絶えず移動しており、さまざまな温度変化を受け、さまざまな環境で交換されています。多くの場合、これらの資産や関連するものの読み取り値は時代遅れになる可能性があり、そのため企業にとって致命的な課題が生じます。

これらの問題に答えるには、企業が高品質のデータ取り込みを優先するデータ駆動型ベンダーに投資するのが自然であるべきです。有能でプロアクティブなデータ分析システムを採用すると、長期的にビジネスインテリジェンスの価値を確保できます。さらに、ソリューションエキスパートの対応チームがあなたと協力することは、ONE Techが特に能力において優先することの1つです。

3.データが多すぎますか?

時間の経過とともに、接続されたデバイスは、ほとんどのネットワークが処理に使用するよりも多くのデータを生成しています。これは、最も経験豊富なCIOやその他のデータ依存の役割にとっても課題です。データ分析のエラーの傾向は、不良または破損したデータコレクションに直面してさらに大きくなります。

データマイニング手法を最適化する1つの方法は、データポイントの量と品質の両方を確保することです。データポイントが少なすぎると、エラーおよび予測不能のマージンが高くなります。同様に、データポイントの品質が低すぎると、ビジネス上の価値が失われます。たとえば、湿度データが、一定の環境のために湿度が変化しないことが保証されている資産から取得された場合、これらは データポイント 無関係であり、その価値よりも解析に多くの時間とリソースがかかる可能性があります。

ビッグデータ

4.全体像:データの視覚化の欠如

データの収集は良いスタートですが、ほとんどの企業はこれらのデータポイントを消化可能な方法で表示するための最適でない手段を欠いている、または処理しています。結局のところ、オブザーバーが値が何であるかを理解できない場合、値を見るだけでは十分ではありません。したがって、ビジネス価値の明確性を維持するために、ダッシュボードとチャートにリアルタイムデータと履歴データを採用することが重要です。