Sisense 是一家正在寻找更具创新

[shukla7789]

性的方法将数据用于企业产品的公司。其许多竞争对手都在寻找大数据的消费者应用，但 Sisense 已经找到了将大数据的商业需求货币化的方法。Forrester 最近将他们评为BI 数据分析解决方案领域的领导者。

公司需要了解选择正确的大数据管理提供商的重要性
当您寻找大数据解决方案时，选择一个能够解决下面强调的风险的平台非常重要。

然而，一些公司试图在内部处理数据 智利电话号码数据 管理或使用不合格的承包商。这可能会导致许多问题。

使用构思不周的数据策略的风险
以下是公司过度利用大数据策略所面临的一些风险。

他们可能会在数据不足的领域做出错误的决策
许多组织将大数据整合到其决策模型中。当有足够多的数据可用时，这可能是一种谨慎的方法。不幸的是，某些决策模型通常缺乏数据对称性。


我的一些同事在他们创办的电子商务公司中发现了这一问题。他们利用大数据来识别有前景的地区，并将营销重点放在这些地区。全球化和许多新兴经济体的权利为寻求在海外提供多样化服务的电子商务营销人员创造了许多绝佳的机会。

问题在于，不同国家/地区的可用数据量可能有所不同。以下是一些原因：

营销人员通常会汇总来自 Facebook 等热门数字平台的数据。其中一些平台未能打入许多国家的市场。这意味着这些地区客户的数据量可能严重不足。当然，这并不意味着没有客户群。
一些国家的数据隐私法更为严格。这可能会阻碍组织收集大量客户数据的能力。
某些地区的客户可能更有可能投资 VPN 工具来保护他们的隐私。
所有这些问题都可能给试图扩张的营销人员带来麻烦。他们仍然可以使用大数据来帮助做出这些决定，但他们需要牢记这些限制。

数据可扩展性可能会损害数据质量
我的同事 Rehan 最近在博客 Big Data Made Simple 上写了一篇文章，讨论了数据可扩展性过高可能引发的问题。他指出，过分关注数据可扩展性可能会引发以下几个问题：

组织可能会开始转向有偏见的数据源，这将损害其数据的价值
组织可能无法解决数据重复问题，这将扭曲其数据结果
组织可能会尝试收集对其应用程序不再有价值的过时数据
公司需要对数据可扩展性相关的风险保持现实态度。他们需要据此进行投资。