【摘要】非数据科学家如何进行数据分析到2018年，大多数业务人员和分析师都将通过自助式BI工具来准备和分析大数据。虽然目前国内的发展现状无法在20

非数据科学家如何进行数据分析

到2018年，大多数业务人员和分析师都将通过自助式BI工具来准备和分析大数据。虽然目前国内的发展现状无法在2018年达到自助式分析的局面，但这一趋势无法否认。即便不是数据科学家，但仍然可以轻松地分析数据，从中获取价值，才是大数据的正确打开方式。

大数据战略成功的关键是什么?

大数据战略成功的关键是从一开始就有一个明确的目标。如今公司收集和存储的数据量是难以想象得庞大，但这些数据的影响力是什么，公司如何从这些数据中获取价值，进而推动业务成功呢?

此外，公司需要合适的工具，帮助企业实现数据对所有人可见可用。如果只是对IT部门可见，数据的价值并不能真正地发挥出来，通过使数据对所有员工易于访问，公司可以进一步定义目标，并确定适当的数据来支持这些工作。

过去一年大数据发生了哪些变化?

大数据技术现在在任何地方都可用，并且用户很容易访问。自助式服务解决方案的兴起使公司能够以新的方式接受数据，并真正实施数据驱动战略。例如国外的Sisense，通过转向人工智能和物联网技术将数据洞察人性化，这些技术将数据带入员工自然工作环境的生活。

使用哪些技术或解决方案收集和分析数据?

在收集和分析数据方面，公司最好是先评估想要解决的业务挑战，然后着手评估具体的解决方案。重要的是确保选择一种可复制复杂数据的技术，应对多个来源的大型的不同数据集，因为这才是当今公司面临的挑战。

哪些因素阻止公司实现大数据?

两个最常抑制公司实现数据潜力的问题，一是无法动态连接不同的数据源，如果数据都以孤岛方式呈现，这些数据是无用的。二是需要不断的人工交互或手动处理不同数据源之间的数据连接。数据洞察需要运行一定程度的自动化，以便人们可以专注于更高层次的活动，并使用数据来驱动业务。

大数据发展的最大机会在哪里?

随着大数据的不断发展，数据的进一步传播将至关重要。公司需要打破大数据仅用于技术或执行团队的概念，将大数据，商业智能和分析技术带入全部员工队伍中。在数字时代，企业只会变得更加数据驱动，数据流畅性应该像阅读和写作一样具备易访问的性质。

开发人员需要具备哪些大数据技能?

大数据领域正在不断变化。我们看到了许多新的技术和创新，对于开发人员来说，不要期望完全掌握每种技术，也不应该因技术的不断发展而感到被威胁，应该对技术的发展感到兴奋!