如果没有适当的策略来确保遵

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据则可能会收集虚假因此无效且可能有害数据。虚假和无效的数据将影响您从中获得的任何分析。不安全的数据源。从不安全的渠道收集数据意味着您的系统更容易受到外部渗透甚至可能受到恶意软件的攻击。未受保护的存储数据。当您在没有任何保护措施例如加密访问控制和防火墙的情况下存储收集的数据时这些数据很容易受到泄漏恶意软件和数据收集等问题的影响这将对您的业务造成极大的损害而不是提及您客户的隐私。不遵守隐私法。守数据保护法包括保护您的数据免受不良行为者的侵害那么暴露的风险就会更高。

此外如果不跟踪和标准化收集数据的所有渠道您就无法确保用户提供适当的同意。大数据分析人才短缺。企业通常很难找到合格的人员来组织管理和分析大数据。围绕大数据的技术和工具正在迅速发展但能够以专家水平操作该技 手机号码数据 术的人却不一定足够。如果您的团队根本不具备专业知识那么从大数据收集管理和构建可操作的报告就会困难得多。如何制定有效的大数据策略我们已经解决了您的企业可能遇到的大数据分析的潜在挑战您可能已。




经注意到所有这些挑战的模式它们源于缺乏收集管理和分析数据的结构化流程。通过创建健全的数据策略明确概述数据的处理者数据的来源和去向以及数据在系统中的移动方式您将处于获得可行见解并创造积极的组织变革的最佳位置。让我们回顾一下要遵循的一些大数据最佳实践。创建解决大数据挑战的有效策略的步骤列表审核您当前的数据管理流程。首先最好审核您当前的数据管理流程。查看软件堆栈中收集数据的所有应用程序例如电子邮件营销应用程序和潜在客户生。