9、大数据分析：挑战与最佳实践揭秘

大数据分析：挑战与最佳实践揭秘

在当今数字化时代，大数据分析正逐渐成为各行业提升竞争力和实现创新发展的关键驱动力。然而，在推进大数据分析的过程中，我们面临着诸多挑战，同时也存在一些常见的误解。本文将深入探讨这些挑战和误解，并介绍相关的最佳实践，帮助大家更好地理解和应用大数据分析。

大数据分析的挑战

协作与资源利用

对于信息服务（IS）组织而言，在开展大数据分析项目时，协作至关重要。采用敏捷方法进行分析交付，通过反向工作确定数据目标以支持分析。随着时间推移构建多个可交付迭代，使业务能够快速从工作中实现价值，团队也会自然地优先处理高价值数据。

在协作过程中，联合小组不断加深对数据、支持结构和方法的理解。对于客户来说，他们可以根据结果调整投入的团队规模。若业务发现价值，可增加资源加快进度；若价值不大或出现更有吸引力的业务机会，则减少投入。这样，中央IS团队的有限资源能集中在数据所有者高度关注和有需求的领域。

对于没有分布式团队或资源有限的IS组织，协作更为关键。首先要建立一个包容性的结构，利用在客户领域有深入知识的个人。试图征用数据或排除本地专家会阻碍工作进展，并引发政治问题。专注于快速交付分析成果，进行多次小的增量迭代，让客户能够尽快了解和利用这些产品，从而为业务带来价值。这种开发团队与客户之间的分析成熟度提升过程，有助于建立合作伙伴之间的信任和对流程的理解。

技能差距

具备活跃的Analytics 1.0能力的组织在探索非传统结构数据时，会面临团队技能范围扩展的需求。虽然许多技术和技能集在Analytics 2.0世界中仍可直接应用，但也需要采用新的方法，这就需要额外的人才。