有哪些大数据决策的挑战？大数据工程师你敢迎战吗

当一家在线视频网站准备推出自制剧时，评论家们嘲笑他们能抓住观众的口味。很难想象，该公司通过分析多年来积累的用户收视偏好大数据，能够引导出品方、明星选择和编剧内容，并走红，帮助其在一个季度内获得上百万的新用户，并在未来一两年内获得几倍的股价涨幅。

我们正迎来一个数据爆炸的时代：各种设备和交互产生的数据量以年均50%以上的速度增长，预计2020年将达到44万亿字节(44万亿GB)。调查显示，大数据能力优秀的企业进入行业前25%的概率是其他企业的两倍，做出正确决策的概率是竞争对手的3倍，财务业绩的速度是竞争对手的5倍。因此，大数据对于企业乃至整个社会的重要性不言而喻。

无论数据如何变化，无论是“金矿”还是“垃圾”，都取决于企业是否了解自己拥有(或能够获得)的数据资产，并以此为基础制定清晰的大数据战略，从而在战略、运营和一线层面创造价值。数据中没有一点不能持续产生价值。

根据贝恩的大数据行业研究，如今企业在使用大数据方面仍面临诸多困难。它主要包括四类挑战：战略、人才、数据资产和工具。

1、有哪些大数据决策的挑战——战略

只有23%左右的企业有明确的大数据相关战略，决定并知道如何将大数据分析有效地应用到企业经营中，并建立相应的组织能力、流程和激励机制，使数据分析能够为决策提供支持。

2、有哪些大数据决策的挑战——人才

只有36%左右的企业有专门的数据洞察团队，具备数据科学专业能力和业务敏感性的人才。

3、有哪些大数据决策的挑战——数据资产

只有约19%的企业拥有高质量、高一致性、易访问和易应用的大数据。

4、有哪些大数据决策的挑战——工具

只有38%的企业在使用先进的大数据工具，如Hadoop、NoSQL、HPCC和自动数据清理算法。

有哪些大数据决策的挑战？大数据工程师你敢迎战吗，我们正迎来一个数据爆炸的时代：各种设备和交互产生的数据量以年均50%以上的速度增长，预计2020年将达到44万亿字节(44万亿GB)。如果您还也想成为大数据工程师，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。