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从大数据成熟度评估得来的3个有趣的结果

2016-03-30

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離TDWI大數據成熟度模型和評估工具(我和Krish Krishnan合作)推出已經一年了。到目前為止,有超過600的受訪者參加了評估。

36大數據專稿,本文由36大數據翻譯,任何不標明譯者和出處以及本文鏈接http://www.36dsj.com/archives/45185均為侵權。

我問了五類與大數據相關的問題

1、組織:你的公司在組織策略,文化,領導和資金在多大層度上支持一個成功的大數據項目?你的公司在分析中有什麼價值?

2、基礎設施:你的架構是怎樣的先進和連貫,來支持大數據自發性的?你的架構中多大程度上支持公司的所有部分和潛在用戶?你的大數據開發的方法有多有效?你的大數據開發的方法是如何有效的?什麼技術在支持一個大數據的自發性,以及他們是如何融入到你現有的環境中的?

3、數據管理:用於數據分析的數據種類,容量和速度有多廣泛,以及你的公司在支持分析上如何管理大數據?(這包括數據質量和處理以及數據集成和儲存問題。)

4、分析:在使用大數據分析時,你的公司有多先進?(這包括有效分析的種類,在組織中如何傳遞分析,以及分析技能發生。)

5、治理:在支持大數據分析程序中,你的公司數據管理策略是如何連貫的?

大數據的成熟階段

受訪者通過這些分類以及每個分類的得分回答了這75個問題,分數與成熟的各個階段相關,包括新生,預採納,早期採納,公司採納,成熟/有遠見。

我們看到了什麼?成熟大數據的組織在哪裡?

早期——至少對組織進行了評估。大多數的報告說,他們沒有大數據的空間,或者大數據只是在實驗階段。

只有一小部分的受訪者組織在執行大數據的措施。

當我們在五個維度算平均分時,平均分數在預採納和早期採納階段之間——當組織在考慮大數據以及一些概念可能證明大數據正在進行。

然而,這裡有三個值得注意的結果:

1、受訪者不在組織中執行。僅僅有一小部分的受訪者在組織中執行大數據主張。大約有25%的受訪者有一個大數據的路線圖或策略。此外,大約1/4的公司有一些處理大數據項目的到位資金。雖然組織者們在類似於,是否你認為他們已經有分析文化的軟問題上得分較高,但是分數仍然很多都是在預採納階段。

2、數據倉庫常常被稱為大數據的基礎設施。我們詢問了受訪者大數據的基礎設施是什麼類型的。大數據的成熟標誌是採取一種混合生態系統的方法。換句話說,組織中常有一個數據倉庫(或集市)的地方,但是需要用其他工具來補充它。例如,Hadoop或分析平台可能與倉庫一起工作。一些組織可能會在雲中使用一些基礎設施。約三分之一的受訪者表示,數據倉庫是他們的大數據核心技術。另外的三分之一表示他們沒有一個大數據的基礎設施。剩下的那部分有一些技術的組合,但是他們往往是孤立的。

3、更先進的分析發生在大數據,但很小範圍內。在分析前,組織經常收集他們沒有分析的數據。約有一半的受訪者表示他們在進行先進的分析。(即預測分析或其他先進技術),但它發生在很小範圍內。這裡有點不太清楚他們是否將分析大數據作為先進分析工作的一部分。很多被調查的人還在努力把大數據團隊聚合在一起。少部分有一個很棒的中心,在那裡共享觀念,管理已經存在的數據,以及綜合訓練。

我會繼續大數據的成熟度模型評估並分享有趣和顯著的結果。

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