博客数据的承诺是明确的。那些已经采取了以数据为中心的思维模式的公司正在利用他们的数据专业人员和分析工具来深入了解他们的市场、产品和客户。他们也在改变自己的文化，把商业问题变成以数据为依据的决策，而不是凭直觉行事。然而，大数据是，万云，哪个云服务器，企业正努力实现从原始数据到洞察力再到创造价值的战术性商业决策的飞跃。‍数据的未开发潜力据麦肯锡称，2011年数据和分析的潜在价值目前只实现了一小部分：麦肯锡（McKinsey）在调查公司为何错过了数据潜在价值的很大一部分时，发现了一些常见的障碍：缺乏分析技能：随着企业专注于做出更多数据驱动的决策，他们越来越依赖数据专家来指引方向。但对数据分析师和数据科学家的需求正超过供应。零售和公共部门组织尤其感受到这种技能的影响短缺。筒仓数据：如果不访问数据，就不能做出数据驱动的决策。但是遗留的IT系统和缺乏集中化的数据团队、工具和数据库意味着分析师常常难以获得他们需要分析的数据。将一家公司的所有数据源聚合到一个仓库中非常有价值，但许多公司都在努力克服组织障碍。更多数据。更复杂。来自不同来源的新形式的数据正在给这一组合带来更多的复杂性。企业都知道挖掘他们的传统数据源（来自销售或市场营销）以获得洞察，而且大多数企业都意识到他们需要对这些数据提出的问题来了解自己的市场。但是，你所听到的数据爆炸式增长——数据每两年翻一番——并不是因为产生了更多的这种传统业务数据。这一波新的数据浪潮是由新的、多样化的数据源驱动的，这些数据源包括生成传感器数据、社交数据、应用程序使用数据和位置数据的人和设备：真正的、变革性的业务价值来自于将这些新的数据源与传统业务数据相结合，并找到新问题的答案。通过这样做，世界上最以数据为中心的企业——亚马逊（Amazon）和优步（Ubers）正在加深对其客户行为和市场动态的理解，并利用这些洞察力超越竞争对手新的数据源不易分析然而，这些新的数据源不易分析——它们通常是非结构化的，不能使用传统的商业智能（BI）工具拖动、删除和绘制图表这些组合数据集更难处理-需要先进的分析技能和强大的工具。大多数企业都了解其业务数据中的传统相关性（例如，市场营销如何影响销售），因此对这些数据提出的问题相对简单明了。但是当你把这些新的数据源混合在一起时，事情会变得更复杂。例如，如果您的数据集包括销售、市场营销、社交媒体和传感器数据，那么您不太清楚需要询问哪些问题来查看关系或发现建议的操作这就是你的数据团队的用武之地。为了从所有这些不同的数据中获得最大的价值，您需要一个专业团队，他们可以帮助您对最关键的决策进行强有力的分析。在数据驱动决策的时代，你的决策和你的数据团队一样好。在我们的新指南《构建和授权您的数据团队》中，大数据怎么样，您可以了解更多有关您的业务发展和增强数据团队能力的步骤，以及您将从中获得的好处信息图来源：://studentforce.wordpress.com/2013/09/21/umuc-大数据革命来了/http://www.dataversity.net/only-0-5-of-all-data-is-current-analysisted/标记：数据团队

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