¿Cuáles son los problemas de la gestión empresarial tradicional de big data?
Con la mejora continua del nivel de informatización y el desarrollo continuo de tecnologías como Internet, Internet de las cosas, computación en la nube y terminales de teléfonos inteligentes, La generación, el almacenamiento y la difusión de datos y su análisis son enormemente diferentes del pasado en términos de cantidad, métodos y métodos. La era del big data ha tenido un gran impacto en todos los ámbitos de la vida y también ha planteado una serie de desafíos a la gestión empresarial tradicional.
1. Proceso de toma de decisiones empresariales
Las decisiones de gestión de las empresas tradicionales suelen depender más de la experiencia, la intuición y el coraje de los directivos. Es posible que este tipo de empresa haya crecido en el pasado, pero carecía de seguimiento del proceso de gestión de la toma de decisiones, carecía de recopilación, extracción y análisis de datos y carecía de una relación clara entre los datos y los resultados de la toma de decisiones. Además, los datos de las empresas tradicionales están dispersos en varios departamentos, la concentración de datos no es alta y la gente les presta poca atención. Con el advenimiento de la era del big data, la estructura organizacional y los procesos de toma de decisiones de las empresas tradicionales seguramente enfrentarán pruebas sin precedentes.
2. El grado de inteligencia e informatización no es suficiente.
Las características "4V" del big data han sufrido cambios fundamentales en el almacenamiento, transmisión, análisis y procesamiento de datos. El crecimiento geométrico del volumen de datos plantea desafíos a la tecnología de almacenamiento, que requiere el soporte de capacidades de transmisión de información de alta velocidad y plantea requisitos más altos para capacidades de análisis y procesamiento rápido de datos no estructurados y datos valiosos de baja densidad. Según las estadísticas, el 85% de los datos de las empresas son datos no estructurados y de baja densidad. Los métodos y sistemas de procesamiento de datos existentes en la mayoría de las empresas no pueden manejar grandes cantidades de datos no estructurados. Además, con el rápido crecimiento del volumen de datos, se imponen mayores requisitos a las capacidades de almacenamiento y transmisión de datos, lo que se convertirá en un problema difícil al que se enfrentarán las empresas en la era del big data.
3. Problemas de seguridad de la información
Con el desarrollo del big data, los datos masivos de las empresas no solo incluyen datos comerciales, datos de clientes, datos internos de la empresa, sino también una gran cantidad de información personal. La seguridad de los datos en sí y la privacidad personal enfrentan el desafío de las fugas. Mediante un análisis en profundidad de los datos de los usuarios en un entorno de big data, es fácil comprender el comportamiento y las preferencias de los usuarios, lo que puede conducir gravemente a la filtración de secretos comerciales corporativos y de la privacidad personal. Cómo garantizar la seguridad de los secretos comerciales y de la privacidad personal es un problema difícil al que se enfrentan las empresas.
4. La falta de recursos humanos
El big data ha cambiado el pensamiento de gestión tradicional de las empresas. Con el advenimiento de la era del big data, los gerentes y empleados de las empresas deben volver a comprender la importancia de los datos y mejorar las cualidades correspondientes para estar calificados para sus puestos originales. En la era del big data, el procesamiento y análisis de datos han ido más allá del alcance de la informatización, el marketing y la gestión de operaciones. Requiere talentos con capacidades integrales y nuevos departamentos correspondientes para integrar recursos de datos. Para las necesidades de procesamiento de big data, los analistas de datos profesionales deben utilizar estos big data para transformarlos en valor económico. Los profesionales de datos deben poder tener una comprensión profunda del negocio y la organización de la empresa, tener conocimientos de aplicaciones estadísticas y estar familiarizados con la aplicación de herramientas de análisis de datos de big data. Esto requiere que los analistas de datos tengan las tres habilidades básicas para integrar aplicaciones. , algo que falta mucho en las empresas tradicionales.