大数据如何实现军事对无限情报的期望_数据分析师
大数据正创造新的业务模式,刺激能力的增长和成本的下降,驱动着商业行业公司的竞争优势。同样,大数据也可能转变国防部履行任务的方式。
尽管要从想从大数据中获益,国防部必须了解私营部门如何有效高效地利用信息,如何克服阻止它们利用大数据无限情报期望优势的挑战。
过去,结构和系统性限制——不完整数据集、缺少分析能力——限制了商业企业和国防部从所收集数据获得的洞察力的能力。随着当今数据数量、种类和速率都在不断增长,商业行业的技术和分析能力能智能挖掘这些大数据,商业公司正从根本上改变着他们制定决策的方式,最近这种方式像科幻片中出现的。例如:
国防部正在解决如何最好地挖掘他获得和存储的所有战术和战场精确数据问题。
但是,一些估计数字显示对某项任务,国防部现在分析的数据不到所有数据的10%。有时如果可用数据足够大,并采取许多措施克服了数据处理效率问题,分析比例有较大提高。
但如果国防部利用了所有可用数据,那他到底能获得多少有关敌人及其潜在行动的信息呢?不幸的是,在许多情况下,国防部不能跟上成功的商业公司应用的处理方法,这些公司能从数据库获得所需的精确信息。
成功利用大数据提供竞争优势的商业公司知道如何克服国防部和其他公司必须克服的四大挑战:
访问复杂性:复杂性分两个方面:(1)提供机构和非结构性数据的数据源扩散;(2)多种工具、技术或协议,它们由不同的组织部门用来管理数据并试图从中获得内情。
成功实现无限情报来自于了解如何以智能方式思考这一复杂性。这造成了标准化数据捕捉、报告系统和程序的缺乏。
利益攸关方和数据竖井:机构内不同的利益攸关方常常维护各自的数据竖井,拒绝部门间或价值链伙伴间共享数据。
组织的挑战是组织这些数据——不管它产生于哪里——将它成为一个单一的、集成的数据库,让所有人都能访问并分析最佳的行动方案。
快速演变的生态系统:在大数据空间内,组织可用的技术和分析资产是迅速不断发展变化的,因为这两者创造了参与者,尖端的公司驱动先进的思维。
在这个动态的情景下,资本投资决策日渐困难,新能力值得让雇员放弃现有的舒适的行事方式吗?组织应当尝试第一推动者优势还是等着看新能力是否真能引导活动最佳见解?
不清的价值定位:在概念层面,每个人都同意大数据可以帮助组织作出更优更快的决策。但实际上,许多人并不确定大数据的价值定位真正是多少。尽管大数据可能确保国防部的决策提高1至2秒,但它值得用硬物理资产(比如坦克)来交换这一几千万美元的能力吗?帮助决策的标准又是什么?
成功的商业公司知道如何为其必须购买大数据的利益攸关方捕捉、识别价值定位,他们的真知灼见会证明对国防部是有帮助的。
成功的商业公司继续学习创造性的创新性的经验教训帮助他们认识到大数据带来的无限情报期望。采纳他们的经验,国防部可以有效利用大数据进行更好的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20