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数据转型管理与传统数据管理的区别主要在哪里

2022年2月21日 14:35

数据化转型已逐步成为众多网友与各大企业都密切关注的话题,它可以帮助企业施展更加强大的大数据管理战略。这也促使越来越多企业期待数据转型所带来的新变化,现在就数据转型管理与传统数据管理的区别主要在哪里作简要阐述:



1.数据的分析对象不同

许多的数据专家对数据化转型与传统数据管理进行了详细的对比分析,发现这两者在分析对象上就有非常大的不同。传统的数据管理主要是以结构化数据作为主要的分析对象;而数据化转型管理的数据来源则是以互联网为主,它的分析对象是全网数据。


2.数据集的提炼分析范围不同

数据化转型管理代表了一种全新的资源观。它与传统数据管理的分析范围也是不同的,一般来说传统数据管理分析主要集中在小数据集上,而大数据化创新管理则是在超大规划数据集上建立模型进行多维度分析,因此在两者在数据集的提炼分析范围上是完全不同的。


3. 数据分析的架构不同

数据化转型点燃众多企业管理者新的创业之梦,它与传统数据管理的表现方式是不同的。至少这两者的数据分析架构是完全不同的,一般来说传统数据管理都是以集中式的数据架构作为主要的分析对象,而数据化转型管理则是以分布式数据架构作为主要分析对象,因此它可成百倍地降低企业数据管理的成本。


数据转型‍管理已逐步取代传统数据管理成为新的管理方式。选择数据化转型管理更有利于激发上层应用的创新活力,它与传统数据管理的区别不仅在于数据的分析对象不同,而且还在于数据集的提炼分析范围不同以及数据分析的架构不同上。