企业因数据技能差距而处于风险中
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-14
了解数据和数字化转型对业务的影响
调查结果表明，人口统计数据出现了明显的分化，报告指出年龄在25-34岁之间的CEO中有84％表示他们认为数据可能是主要风险，而55岁以上的业务专业人员中只有一半说过，报告发现，数据的增加还导致CEO的传统工作日消失了，三分之一的CEO表示他们在早上和睡觉前首先检查业务分析，年轻专业人士也养成了这种习惯，因为54％的25-34岁的CEO都同意，只有5％的45岁以上的领导人表示是这种情况。
很显然年轻的CEO与成熟的CEO相比，对数据的态度截然不同
他们从数字时代开始了自己的职业生涯，并且拥抱它来创建更加灵活的工作程序，尽管同时对停滞和无法正确理解其数据的后果保持警惕，可以从这种思维中学到很多东西，但是数据分析并不是业务决策的因素，报告称许多受访者认为直觉是他们做出决定的另一种主要方式，然而这份报告显示只有10％的老CEO表示他们认真考虑直觉，这表明年轻的CEO可能会对商业决策更为冲动。
在任何成长中的企业中，首席执行官都需要成为数字
确保正确的培训和工具来限度地利用每一个可能的机会，在新闻稿中添加了标题，这完全在他们的掌握范围内，特别是涉及诸如实时访问之类的小事情时，许多人说该技术可以使他们的工作变得更轻松，这是尽早采取行动，而不是事后确保风险的问题，没有成为现实。
6种将暗数据纳入分析策略的方法
了解重访旧视频，文档和照片如何为您的公司带来价值，将暗数据定义为企业在常规业务活动期间收集，处理和存储的信息资产，但通常不会用于其他目的，通常，未使用的数据会被保存以用于合规性或法律发现目的，并且通常由组织不愿删除的非结构化大数据组成，尽管它们很少或从未使用过，黑暗数据追踪气候变化，但是这是一个错误，以浮游动物数据恢复项目为例，该项目正在创建1970年代和1980年代收集的海洋数据的黑暗数据集-当时几乎不存在用于数据管理，存储和数据传播的技术，该数据很重要，因为它有助于跟踪由于浮游动物种群而引起的气候变化影响，浮游动物是维持许多形式的海洋生物并且是海洋食物链的基本要素的微观动物，从现在到50年前浮游动物种群的数据都可以测量。
正如该项目所演示的那样，您可能无法浏览所有存储的数据而错过重要信息
企业没有自觉地开始这样做，在许多情况下，以旧视频，文档，照片等形式还原数据的任务非常艰巨，以至于没有人或预算来执行完全还原，计算机视觉，模式识别和认知分析的进步正在提供工具，这些工具使处理和探查组织以前无法探索的非结构化暗数据变得更加容易，这为获得新见解铺平了道路，通过利用这些先进的工具和技能，在接下来的18至24个月中，越来越多的CIO，业务和数据科学家将开始尝试“黑暗分析”，对大量非结构化和“黑暗”数据进行集中研究，以发掘目前可能掌握的结构化数据资产可能无法揭示的那种高度细微的业务，客户和运营洞察力，具有大数据职责的CIO，CDO和其他It专业人员可以采取哪些步骤将暗数据纳入其分析策略？阅读以下六个建议。
1.找出您所管理的
对于大多数公司而言，问题在于，过去的数据总是事后才想到的，您构建了一个系统或应用程序，并且有与之相关的数据。然后您说，'以后我会弄清楚该怎么做，这正是许多公司在进行数字化转型时发现的东西，从字面上看，这里的壁橱和储藏室里充斥着非结构化的硬拷贝数据，直到现在还没有人想到过将其数字化，这些数据可以提供有价值的见解，CIO的目标很简单：找出公司管理下的数据，但可能不知道有，然后高管一起制定战略数据计划，以解决如何处理这些数据，从而为公司带来价值。
2.挖掘你所得到的
一旦确定某些数据区域是有用的，就开始数字化并利用它来获取价值，以便您可以使用它。
3.寻找可以增强您的决策能力的外部数据
外部数据源可以提高您已经管理的数据的价值，一个典型的例子是对格陵兰岛冰袋的监测，如果您监测气候变化并关注全球变暖的速度，则可以研究几十年前格陵兰岛土地质量的历史照片，将格陵兰岛与几十年前的现状和今天的现状进行比较，可以证明全球变暖的影响和进展。
4.整理数据以确保隐私，完整性和数据质量
随着纸质形式的非结构化数据的数字化，对数据进行数据完整性和质量的质量保证检查至关重要，在此过程中，应检测并纠正数据错误，在某些情况下，可能还应该审查隐私问题，在将任何新数字化的内容纳入新的数据存储库之前，应在数据清理练习中探索所有这些基础。
5.为物联网等新技术制定积极的数据管理策略
处理您管理的所有数据（但可能不知道您拥有的数据）并不是数据管理故事的终点，思科估计到2022年，物联网每年将产生500兆字节以上的数据，随着公司采用物联网技术，每个实施计划都应解决如何处理将来收集的数据。
6.展示结果
调查结果表明，人口统计数据出现了明显的分化，报告指出年龄在25-34岁之间的CEO中有84％表示他们认为数据可能是主要风险，而55岁以上的业务专业人员中只有一半说过，报告发现，数据的增加还导致CEO的传统工作日消失了，三分之一的CEO表示他们在早上和睡觉前首先检查业务分析，年轻专业人士也养成了这种习惯，因为54％的25-34岁的CEO都同意，只有5％的45岁以上的领导人表示是这种情况。
很显然年轻的CEO与成熟的CEO相比，对数据的态度截然不同
他们从数字时代开始了自己的职业生涯，并且拥抱它来创建更加灵活的工作程序，尽管同时对停滞和无法正确理解其数据的后果保持警惕，可以从这种思维中学到很多东西，但是数据分析并不是业务决策的因素，报告称许多受访者认为直觉是他们做出决定的另一种主要方式，然而这份报告显示只有10％的老CEO表示他们认真考虑直觉，这表明年轻的CEO可能会对商业决策更为冲动。
在任何成长中的企业中，首席执行官都需要成为数字
确保正确的培训和工具来限度地利用每一个可能的机会，在新闻稿中添加了标题，这完全在他们的掌握范围内，特别是涉及诸如实时访问之类的小事情时，许多人说该技术可以使他们的工作变得更轻松，这是尽早采取行动，而不是事后确保风险的问题，没有成为现实。
6种将暗数据纳入分析策略的方法
了解重访旧视频，文档和照片如何为您的公司带来价值，将暗数据定义为企业在常规业务活动期间收集，处理和存储的信息资产，但通常不会用于其他目的，通常，未使用的数据会被保存以用于合规性或法律发现目的，并且通常由组织不愿删除的非结构化大数据组成，尽管它们很少或从未使用过，黑暗数据追踪气候变化，但是这是一个错误，以浮游动物数据恢复项目为例，该项目正在创建1970年代和1980年代收集的海洋数据的黑暗数据集-当时几乎不存在用于数据管理，存储和数据传播的技术，该数据很重要，因为它有助于跟踪由于浮游动物种群而引起的气候变化影响，浮游动物是维持许多形式的海洋生物并且是海洋食物链的基本要素的微观动物，从现在到50年前浮游动物种群的数据都可以测量。
正如该项目所演示的那样，您可能无法浏览所有存储的数据而错过重要信息
企业没有自觉地开始这样做，在许多情况下，以旧视频，文档，照片等形式还原数据的任务非常艰巨，以至于没有人或预算来执行完全还原，计算机视觉，模式识别和认知分析的进步正在提供工具，这些工具使处理和探查组织以前无法探索的非结构化暗数据变得更加容易，这为获得新见解铺平了道路，通过利用这些先进的工具和技能，在接下来的18至24个月中，越来越多的CIO，业务和数据科学家将开始尝试“黑暗分析”，对大量非结构化和“黑暗”数据进行集中研究，以发掘目前可能掌握的结构化数据资产可能无法揭示的那种高度细微的业务，客户和运营洞察力，具有大数据职责的CIO，CDO和其他It专业人员可以采取哪些步骤将暗数据纳入其分析策略？阅读以下六个建议。
1.找出您所管理的
对于大多数公司而言，问题在于，过去的数据总是事后才想到的，您构建了一个系统或应用程序，并且有与之相关的数据。然后您说，'以后我会弄清楚该怎么做，这正是许多公司在进行数字化转型时发现的东西，从字面上看，这里的壁橱和储藏室里充斥着非结构化的硬拷贝数据，直到现在还没有人想到过将其数字化，这些数据可以提供有价值的见解，CIO的目标很简单：找出公司管理下的数据，但可能不知道有，然后高管一起制定战略数据计划，以解决如何处理这些数据，从而为公司带来价值。
2.挖掘你所得到的
一旦确定某些数据区域是有用的，就开始数字化并利用它来获取价值，以便您可以使用它。
3.寻找可以增强您的决策能力的外部数据
外部数据源可以提高您已经管理的数据的价值，一个典型的例子是对格陵兰岛冰袋的监测，如果您监测气候变化并关注全球变暖的速度，则可以研究几十年前格陵兰岛土地质量的历史照片，将格陵兰岛与几十年前的现状和今天的现状进行比较，可以证明全球变暖的影响和进展。
4.整理数据以确保隐私，完整性和数据质量
随着纸质形式的非结构化数据的数字化，对数据进行数据完整性和质量的质量保证检查至关重要，在此过程中，应检测并纠正数据错误，在某些情况下，可能还应该审查隐私问题，在将任何新数字化的内容纳入新的数据存储库之前，应在数据清理练习中探索所有这些基础。
5.为物联网等新技术制定积极的数据管理策略
处理您管理的所有数据（但可能不知道您拥有的数据）并不是数据管理故事的终点，思科估计到2022年，物联网每年将产生500兆字节以上的数据，随着公司采用物联网技术，每个实施计划都应解决如何处理将来收集的数据。
6.展示结果
必须使用数据，如果您不能证明要使用数字化的非结构化数据的引人注目的业务案例，请重新考虑保留并投资于数据，例如大多数卫星图像，旧照片，文档，视频等都用于长期历史趋势分析，这些数据使公司可以从历史中学习并为未来定位。在其他情况下，该数据可用于短期项目，请记住，无论使用什么，都必须为企业带来直接的价值。
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