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这个问题变得更加严重 原因有两个

首先,为了提高业务效率,使用数据是必要的,而不是建议。任何业务决策和步骤都基于您的公司收到并能够处理的数据。如果数据不正确或解释不正确,那么做出的决定的结果可能会让你非常沮丧。正如他们所说, 垃圾进来,垃圾出去 。第二个原因是数据量每天都在以指数速度增长。我们使用的大部分数据都是相对较新的。认为从一开始就有大量数据是一个很深的误解。每天都有越来越多的信息被记录在互联网上、被记录和处理。为什么?因为与他们合作变得更加便宜和方便。今天,重要的是要了解大部分数据还没有出现, : 有一个新术语 智能数据。它是什么意思以及它与大数据理论有什么区别? : 是的,智能数据是一个新术语,现在处于媒体炒作区。从本质上讲。

该术语是指用于管理每条信息 发出 的信号的系统

也就是说 大数据是数据量本身正在以巨大的速度 挪威手机号码列表 增长,但很难掌握其中的具体见解、趋势等。智能数据解决了这个问题,因为它可以管理和捕获关键见解和模式,人们和公司可以据此做出客观有效的决策。 : 事实证明,智能数据构成了公司战略规划的基础。企业内部的数据是如何细分的? 阿列克谢 布拉吉列夫: 好问题,因为数据策略常常被遗忘。有两种类型的策略:数据保护和攻击,或开发。在第一种情况下,处理数据被视为对某人(客户、合作伙伴)的义务。在这种情况下,公司的任务是尽可能保护数据免遭泄露和失真。在第二种情况下,公司将数据视为一种资产。

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并努力尽可能地将其货币化 工作和销售客户群等

基本上 公司只能有效地坚持一种策略,例如,零售业更 海湾电子邮件列表 常受到攻击。但一方面总是受到 保护 的银行也努力将积累的交易数据货币化。因此,今天的银行结构处于中间位置,同时坚持两种策略来处理他们所拥有的信息。了解您的业务现在处于什么位置非常重要。国外资源上有一篇关于这个主题的有用文章 。我建议你读一下。 照片: , 莫斯科通信学院 数据讲故事强化课程的策展人。 公司如何确定要遵循哪种数据策略? : 来自企业的任务以及那些将为企业带来切实利益的行动。有时,当公司专注于自己的产品而不是通过内部信息货币化时,他们会受益更多。通常,保护数据比利用数据更有利可图。 还需要注意的是,每个战略中都有一些 峰值。

 

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