3大数据障碍及如何应对

大数据的好处得到了充分的记录，特别是对于希望创造更多个人和影响力的客户体验的组织。然而，正如我之前所描述的，很少有人在这个领域取得成功，品牌和客户之间仍然存在巨大的脱节。

这种脱节看起来不会很快得到改善。根据Gartner的2015年，财富500强组织中有85% 仍无法利用大数据获得竞争优势。

那么，是什么阻止了公司在大数据上全力以赴呢？害怕改变？缺少人手？从我的角度来看，这里是最普遍的大数据障碍，以及您可以采取的克服这些障碍的步骤。

1.进化能力

时代在变。客户想要什么以及他们如何与品牌互动与两年前不同。“我们总是这样做” 的心态是行不通的，在这个数据驱动的世界里，公司必须敏捷和快速，才能快速获得相关的实时洞察力。

因此，希望更多地由数据驱动的组织需要考虑大数据技术，包括机器学习。这些技术使数据可以在整个组织中访问，并使数据科学家能够提高工作效率，并为市场营销，CRM组，BI团队，客户情报组，呼叫中心等提供一致的见解，以面向客户的公司。

这不仅与技术有关。许多公司认为他们已经拥有管理数据的技能; 但是假设当前的技术和技能已经足够是不现实的。

2.C-suite级别的赞助

像大多数大型IT项目一样，大数据项目具有巨大的业务影响力，并因此获得了真正的C-suite级别的有远见者的赞助。除非一项计划得到充分定义，并且清楚地了解其业务价值，否则该项目通常会在开始之前就陷入困境。C级高管需要了解并认识到如何真正利用其客户数据可以帮助他们的公司及其业务。

因此，组织内的大数据传道者必须与跨业务线和工作孤岛的参与者合作，以确保公司各个部门的利益相关者能够支持大数据计划并从中受益。

3.改变心态

要发展，一个组织必须着手改变那些从C级高管到数据经理和数据用户的心态，他们不确定大数据或他们的角色将如何因此而改变。

例如，数据科学家创建了模型并分析了过去运行良好的数据。但大数据是一个全新的世界，如果使用得当，它会带来新的挑战和新的商业利益。数据科学家将需要放弃对数据的控制 (这也意味着拥抱公民数据科学家的崛起)，并依赖于机器学习等技术，这些技术正在从根本上改变组织与数据交互、处理和使用数据来决策的方式。

机器学习技术与实时和可扩展的预测分析相结合，使用全自动和通用的方法来识别趋势和个人偏好。通过这种方式，他们改变和 “简化” 了一些典型的数据科学家任务 -- 从做工作到 “管理” 流程，为数据获得最大价值。

底线

企业有一个千载难逢的机会，可以利用自己掌握的海量用户数据，大幅改善客户体验，最终将提高客户忠诚度，提高销售和利润率。那些拥有大量数据但缺乏主动采取措施从中获得价值的人正在阻碍他们的业务。

通过清楚地概述您的组织的大数据目标，并诚实地评估您在技能和技术方面的现状，您将能够创造一条通往大数据成功的清晰途径。

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