8个机器学习项目创意
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希望去做数据分析给业务部门做参考，这当然是大数据应用的一个方向，但在大多数传统企业，如果企业没有赋予IT部门数据分析的职能，你所做的数据分析最多是个亮点，成为不了大数据应用的基本面。 因为数据分析当前主要是为老板的决策提供支持，非数据的因素非常多，而且IT部门在业务理解、落地执行、机制流程上都没有优势，IT去做这个事情大多数时候其实是事倍功半。
IT部门提供报表和数据，业务部门去做数据分析的这种合作模式其实是比较合理的，IT部门最多在数据提供的自动化水平上下下功夫，这也是当前数据中台建设的一个重点，可惜数据中台不是应用。 有些企业会特别强调治理，认为大数据只有治理好了，才能真正的理解企业的数据，从而发挥出数据的最高效用，但数据治理很好并不意味着应用就能做的很好，它只是一个前提条件。 我们要寻找的是对内应用的最佳实践，不是技术、治理或变现，而这个难度显然高的多。 那么，到底哪个行业的大数据应用水平比较高，哪些企业的实践和经验值得借鉴呢?其实没有一个统一的标准。 怎么判断兄弟公司的大数据应用水平高呢?你现在去问它，也许只给你看个PPT。 最后的办法也许只能解决大数据底层基础设施的问题，但对于大数据应用基本无能为力，即使是数据中台也是如此，这是由大数据的行业特性决定的。
其次，决策支持似乎是一个机会，但时机未到。 将测试封装在一个存储过程里。 单元测试：单元测试的目的，就是取最小单元的程序，比如一个存储过程，用测试数据来测试它是否完成了我们需要完成的功能。 数据库测试方法 那我们就来好好研究，数据库性能测试的评测方法。也就是怎么去设计一套评测数据库性能的软件。我的数据库性能好不好，必须由我说了算。 这套软件的特点必须是：
的确，报表取数之后，大数据对内应用之路该如何走对于任何一个企业都是巨大挑战，怎么办? 首先，当然是寻找最佳实践，但对于大数据应用很难。
有些企业会特别强调技术，认为有了大数据技术就有了各种可能，比如hadoop、MPP、流处理、PaaS等等，但显然技术知识手段，跟大数据应用水平的高低没有必然的关系 现在日常的主要工作是报表、提数和数据稽核工作，我这边的初步想法是从业务的真实情况入手去找几个业务场景做数据分析，进而得出一些有用的数据分析结果给业务部门做参考，进而引导他们用数据思维驱动业务，最后再来考虑数据产品这块的实现!”
我推测这是一家传统企业，跟很多企业的大数据发展路径类似，他们首先建设了数据仓库，然后有了BI报表，然后是各种取数，最后发现仅靠报表取数无法更好的体现数据的价值，因此希望能更好的实现数据驱动业务，但公司的业务人员似乎还没有这方面的意识。 （编辑：平顶山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
