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为什么说分析操作是实现业务价值的关键?
终于搞明白,存储TCO原来是这样算的>>>   

按照目前的现状,分析成为不断优化的业务运营的基本框架的内在组成部分的主观感觉之间。如今,数据科学通常是通过一次性努力,或临时部署到生产环境,从而获取新的洞察力和模型的流程,并需要定期进行密切的监测和更新。

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avril024
发帖于4个月前 1回/28阅

分析操作体现了专注资源密集型一次性胜利和拥有持续的可适应环境变化的“滋养之源”的区别。要实现这个目标,企业机构需要建立跨职能团队,采用合适的软件,并执行严明的纪律,让数据科学家、工程师、产品经理和领域专家共同努力,打造一个可为企业带来价值的持续流程。

下一步将从平衡支出和企业发展开始。这样就可以对分析操作进行一定量的投资,弥合数据科学和IT工程之间的鸿沟。如果不采用这种前瞻性的方法,企业可能会开展一些有趣的分析项目,这些项目可以运行一段时间,但最终会衰退,变得没有那么重要,并且无法获取进展。最令人沮丧的是,企业最终将无法从分析投资中获得实施和部署层面的回报。

分析技术中的下一步发展将不再仅仅由数据科学家驱动。它需要对技能、实践和支持技术进行投资,将数据分析从实验室应用到业务中。分析操作需要有意识地做出决策,不断进行整合、测试、部署、监控和调整分析,从而实现持续不断的改进。分析工作,无论多么复杂,都不应被视为一个有终点的项目,而应看成是整个操作框架中一个不可分割的组成部分。
来自:TechTarget大数据 https://searchbi.techtarget.com.cn/microsite/4-4568/

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