大数据成了美国政府的大麻烦_数据分析师
最近,MeritTalk的一份调查报告显示,尽管97%的美国州政府和地方政府IT专家表示,他们机构的数据将在未来两年增幅超过50%,但他们中有四分之三的人也表示,他们对大数据的了解十分有限,只有2%的机构出台了完整的大数据战略。
该报告的执行者美国州政府和地方政府NepApp项目副总裁Regina Kunkle在一个发布会上表示:政府机构有自己的数据存储库,他们刚开始摸索如何有效地分析这些独特的数据。这份名为《美国州政府和地方政府大数据鸿沟》的报告,基于2012年11月和12月对150家州政府和地方政府的CIO以及IT经理的调查。
79%的受访机构表示,他们至少还需要三年才能充分利用大数据,尽管他们已经发觉大数据能提高整体的工作效率(57%),改善决策流程的速度和准确性(54%),而且对民众需要的分析也更为准确(37%)。
虽然有79%的受访机构表示他们对大数据还不甚了解,但是他们的确面临着一些可通过大数据来解决的问题。受访者估算,他们只利用了46%的数据存储能力,42%的运算能力,以及35%的使用大数据的人力资源。
三分之一的受访者表示,他们的数据包过于庞大而无法分析。25%的机构表示,他们的数据存在非结构化问题。57%的受访者说,他们目前的架构无法支持大数据项目。
如今,美国州政府和地方政府平均存储了499GB的数据。只有47%的机构通过这些数据开展战略决策,尽管有59%的机构在分析他们所收集的数据。39%的机构投资了IT数据处理系统,39%则对提高数据安全性进行投资,还有37%的机构投资了数据存储能力。但是,人力资源的受关注程度不高,只有25%的机构对IT专家进行培训,以便他们更好地管理和分析大数据,24%的机构对高级经理进行培训,提高对大数据的认识。
去年8月,美国州政府CIO协会(NASCIO)的一份报告显示,尽管大数据这一概念备受关注,但具体实施却超出不少州政府的能力范围,因为他们缺少人员培训和数据库管理工具。
NASCIO的企业架构和管理委员会主席、明尼苏达州政府CIO Carolyn Parnell说:大数据当然非常重要。但是在当前的经济情况下,大数据技术、流程等方面的潜在投资需和有限预算中的其他项目竞争,如遗产现代化、移动应用的部署、网络安全以及州宽带计划等。
MeriTalk的此份报告误差在正负7.97%,置信度为95%。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22