互聯網飛速發展，大數據時代已經步入成熟階段，網總管，專業的網站托管公司，傍著互聯網而發展，我們也會給大家實時關注最新的科技動向。下面就為大家講一下大數據成熟度評估得來的3個趣味結果。       　　我問了五類與大數據相關的問題     　　1、組織：你的公司在組織策略，文化，領導和資金在多大層度上支持一個成功的大數據項目？你的公司在分析中有什么價值？     　　2、基礎設施：你的架構是怎樣的先進和連貫，來支持大數據自發性的？你的架構中多大程度上支持公司的所有部分和潛在用戶？你的大數據開發的方法有多有效？你的大數據開發的方法是如何有效的？什么技術在支持一個大數據的自發性，以及他們是如何融入到你現有的環境中的？     　　3、數據管理：用于數據分析的數據種類，容量和速度有多廣泛，以及你的公司在支持分析上如何管理大數據？（這包括數據質量和處理以及數據集成和儲存問題。）     　　4、分析：在使用大數據分析時，你的公司有多先進？（這包括有效分析的種類，在組織中如何傳遞分析，以及分析技能發生。）     　　5、治理：在支持大數據分析程序中，你的公司數據管理策略是如何連貫的？     　　大數據的成熟階段     　　受訪者通過這些分類以及每個分類的得分回答了這75個問題，分數與成熟的各個階段相關，包括新生，預采納，早期采納，公司采納，成熟/有遠見。     　　我們看到了什么？成熟大數據的組織在哪里？     　　早期——至少對組織進行了評估。大多數的報告說，他們沒有大數據的空間，或者大數據只是在實驗階段。     　　只有一小部分的受訪者組織在執行大數據的措施。     　　當我們在五個維度算平均分時，平均分數在預采納和早期采納階段之間——當組織在考慮大數據以及一些概念可能證明大數據正在進行。     　　然而，這里有三個值得注意的結果：     　　1、受訪者不在組織中執行。僅僅有一小部分的受訪者在組織中執行大數據主張。大約有25%的受訪者有一個大數據的路線圖或策略。此外，大約1/4的公司有一些處理大數據項目的到位資金。雖然組織者們在類似于，是否你認為他們已經有分析文化的軟問題上得分較高，但是分數仍然很多都是在預采納階段。     　　2、數據倉庫常常被稱為大數據的基礎設施。我們詢問了受訪者大數據的基礎設施是什么類型的。大數據的成熟標志是采取一種混合生態系統的方法。換句話說，組織中常有一個數據倉庫（或集市）的地方，但是需要用其他工具來補充它。一些組織可能會在云中使用一些基礎設施。約三分之一的受訪者表示，數據倉庫是他們的大數據核心技術。另外的三分之一表示他們沒有一個大數據的基礎設施。剩下的那部分有一些技術的組合，但是他們往往是孤立的。     　　3、更先進的分析發生在大數據，但很小范圍內。在分析前，組織經常收集他們沒有分析的數據。約有一半的受訪者表示他們在進行先進的分析。這里有點不太清楚他們是否將分析大數據作為先進分析工作的一部分。很多被調查的人還在努力把大數據團隊聚合在一起。少部分有一個很棒的中心，在那里共享觀念，管理已經存在的數據，以及綜合訓練。         網總管，專業的網站代運營公司，緊跟互聯網的發展，展現你公司的先進程度，網站沒人管，就找網總管。

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