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2020-12-28 11:01:27 阅读（150）
在当前的大数据时代，海量数据已经消失，公司不再面临缺乏数据的困境，但如何有效地利用这些海量数据，掌握数据背后的商业价值是每个公司都应该不断思考的话题。作者法国大数据分析服务初创公司Dataiku的FlorianDoueteau就这个问题分享了他的一些见解。对于今天的企业来说，他们可以从各种渠道收集大量的数据，从播客到交易数据、物联网和所有渠道。我相信在今天的时代，没有公司会说他们面临数据问题。然而，我认为许多公司，无论他们是否愿意承认，都有数据价值问题，也就是说，他们无法从收集到的数据或所有数据中获得真正的商业价值。一开始，以数据发家的科技公司(如GAFA，四大互联网巨头)——Google，Apple，Facebook和Amazon)本质上通过使用先进的机器学习技术来解决一些重要的问题(如何使广告相关性、推荐效果等)。)，从而从数据中创造价值。他们的问题在技术上很有挑战性，但解决这些问题的方法很简单：雇佣50名医生和有才华的工程师并不是问题。相反，传统企业的成功之路将相对复杂。他们必须逐步转型和优化现有的产品和服务。他们的业务问题不仅在技术上难以解决，而且难以解决。因此，这些公司组织需要采用更系统的方法来提高生产率，就像工厂提高生产率一样。建立再利用的方法。这是指在项目和项目之间共享数据和实验结果的建立过程。在传统公司中，80％由于数据再利用需要记录和规则，数据项目从头开始，试图控制正在发生的情况。但是，没有问题，你可以做到。多方共同研究数据项目。这当然是指数据科学家，但也包括分析师和商业人士。真空中没有发生数据科学(以及影响业务的见解)。就像商界人士不知道如何使用*核数据一样，研究*核数据的科学家也不会接触业务，所以合作是关键。有办法进行大规模生产。前面提到的数据科学不会发生在真空中。数据团队应该能够将他们的研究推向世界，而不是闭门造车，没有实际用途。能够快速无缝地做到这一点的公司，一定能够大规模推广数据背后的价值。毫无疑问，大量的数据仍然会消失，那些意识到数据背后价值的人最终会站在食物链的顶端。
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