特別是隨著云計(jì)算、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和流媒體等創(chuàng)新技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)于那些希望更好地了解客戶和運(yùn)營潛力的企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)已經(jīng)變得越來越普遍。
大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
(1)實(shí)時(shí)分析
大數(shù)據(jù)用于實(shí)時(shí)分析在企業(yè)中越來越受歡迎，以幫助處理大型和多樣化的大數(shù)據(jù)集。這包括來自不同規(guī)模數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
通過實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更快地做出決策、建模和預(yù)測(cè)未來結(jié)果和商業(yè)智能。在企業(yè)中進(jìn)行實(shí)時(shí)分析有很多好處：
更快的決策：企業(yè)可以訪問大量數(shù)據(jù)，并分析各種數(shù)據(jù)源，以快速獲得見解并采取所需的行動(dòng)。
降低成本:數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)工具可以幫助企業(yè)節(jié)省存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的成本。
提高運(yùn)營效率：快速找到有助于企業(yè)更有效地識(shí)別重復(fù)數(shù)據(jù)模式的模式和見解是一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
改進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)：分析來自許多設(shè)備和平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使企業(yè)能夠成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司?？蛻粜枨蠛蜐撛陲L(fēng)險(xiǎn)可以被發(fā)現(xiàn)，這樣他們就可以創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)。
大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)成長，并改變他們?yōu)榭蛻艉蛦T工服務(wù)的方式。
(2)更依賴云存儲(chǔ)
大數(shù)據(jù)從許多不同的方向進(jìn)入企業(yè)，隨著技術(shù)的發(fā)展，例如流媒體數(shù)據(jù)、觀測(cè)數(shù)據(jù)或與交易無關(guān)的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量成為一個(gè)問題。
在大多數(shù)企業(yè)中，傳統(tǒng)的內(nèi)部部署數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)不能滿足流入企業(yè)的TB級(jí)和PB規(guī)模的數(shù)據(jù)。云計(jì)算和混合云解決方案因其簡(jiǎn)化的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施和可擴(kuò)展性而越來越多地被選擇。
隨著越來越依賴云存儲(chǔ)，企業(yè)也開始實(shí)施其他基于云的解決方案，例如云托管的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖。
(3)合乎道德的客戶資料收集
這些年來，大數(shù)據(jù)的大部分增長都以消費(fèi)者數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)，或者當(dāng)消費(fèi)者使用流媒體設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和社交媒體等技術(shù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)不斷與消費(fèi)者連接。
像GDPR這樣的數(shù)據(jù)法規(guī)要求企業(yè)謹(jǐn)慎和合規(guī)地處理這些個(gè)人數(shù)據(jù)，但當(dāng)企業(yè)不知道他們的數(shù)據(jù)來自哪里或系統(tǒng)中存儲(chǔ)了哪些敏感數(shù)據(jù)時(shí)，合規(guī)變得異常復(fù)雜。
這就是越來越多的企業(yè)依賴于強(qiáng)調(diào)道德客戶數(shù)據(jù)收集的軟件和最佳實(shí)踐的原因。
同樣值得注意的是，許多以往收集和銷售個(gè)人數(shù)據(jù)的大型企業(yè)正在改變他們的方法，使消費(fèi)者數(shù)據(jù)更難以獲取，購買成本更高。
許多規(guī)模較小的企業(yè)現(xiàn)在選擇第一方數(shù)據(jù)采購，或收集自己的數(shù)據(jù)，這不僅是為了確保遵守?cái)?shù)據(jù)法律并保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量，也是為了節(jié)省成本。
(4)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化
最重要的大數(shù)據(jù)趨勢(shì)之一是使用大數(shù)據(jù)分析來推動(dòng)AI/ML自動(dòng)化，無論是面向消費(fèi)者的需求還是內(nèi)部運(yùn)營。
如果沒有大數(shù)據(jù)的深度和廣度，這些自動(dòng)化工具就沒有必要的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來取代企業(yè)中的人類行為。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案本身就令人興奮，但它們所實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化和工作流快捷方式是業(yè)務(wù)游戲規(guī)則的改變者。
隨著人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案大數(shù)據(jù)輸入的持續(xù)增長，從工作流自動(dòng)化到客戶服務(wù)聊天機(jī)器人，人們有望看到更多預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)分析的可能性。
大數(shù)據(jù)在不同行業(yè)的應(yīng)用
不同的行業(yè)都在關(guān)注大數(shù)據(jù)，并看到大數(shù)據(jù)如何幫助他們的業(yè)務(wù)增長和變化。從銀行到醫(yī)療保健，大數(shù)據(jù)可以幫助公司成長，改變他們的技術(shù)，并提供他們的數(shù)據(jù)。
(1)銀行
銀行必須使用業(yè)務(wù)和客戶賬戶的大數(shù)據(jù)來識(shí)別任何可能發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)還可以幫助銀行擁有位置智能，以管理和設(shè)定分行位置的目標(biāo)。
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)可能成為銀行更有效使用資金的基礎(chǔ)。
(2)農(nóng)業(yè)
農(nóng)業(yè)是一個(gè)大產(chǎn)業(yè)，大數(shù)據(jù)在這個(gè)產(chǎn)業(yè)中至關(guān)重要。然而，使用日益增長的大數(shù)據(jù)工具，如大數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測(cè)天氣，以及何時(shí)種植或其他農(nóng)業(yè)情況對(duì)農(nóng)民來說是最好的。
因?yàn)檗r(nóng)業(yè)是最重要的產(chǎn)業(yè)之一，所以大數(shù)據(jù)的支持非常重要，而且對(duì)農(nóng)民的生產(chǎn)過程提供幫助也至關(guān)重要。
(3)房地產(chǎn)及物業(yè)管理
了解當(dāng)前的房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)于任何尋找、出售或租賃住房的人來說都是必要的。有了大數(shù)據(jù)，房地產(chǎn)公司可以有更好的房地產(chǎn)分析，更好的趨勢(shì)，以及對(duì)客戶和市場(chǎng)的理解。
物業(yè)管理公司也在利用從建筑物中收集的大數(shù)據(jù)來提高性能，發(fā)現(xiàn)關(guān)注的領(lǐng)域，并幫助維護(hù)過程。
(4)醫(yī)療保健
大數(shù)據(jù)是醫(yī)療保健領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一。需要收集所有患者的數(shù)據(jù)，以確保他們得到所需的護(hù)理。這包括病人應(yīng)該服用哪種藥物、他們的生命體征是什么以及它們會(huì)如何變化，以及病人應(yīng)該吃什么藥物。
展望未來，通過設(shè)備收集數(shù)據(jù)將能夠幫助醫(yī)生在更深層次上了解他們的患者，這也可以幫助醫(yī)生節(jié)省資金，提供更好的護(hù)理。
大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
有了每一種有用的工具，企業(yè)就會(huì)面臨挑戰(zhàn)。雖然大數(shù)據(jù)在不斷增長和變化，但仍有挑戰(zhàn)需要解決。
以下是四個(gè)挑戰(zhàn)以及如何解決這些挑戰(zhàn)：
(1)大數(shù)據(jù)中的誤解
公司和員工需要知道大數(shù)據(jù)是如何運(yùn)作的。這包括存儲(chǔ)、處理、關(guān)鍵問題以及公司計(jì)劃如何使用大數(shù)據(jù)工具。沒有明確性，正確使用大數(shù)據(jù)可能是不可能的。
解決方案:大數(shù)據(jù)培訓(xùn)和研討會(huì)可以幫助公司讓員工了解公司如何使用大數(shù)據(jù)，以及它如何使企業(yè)受益。
(2)數(shù)據(jù)增長
考慮到數(shù)據(jù)倉庫的不斷增長，正確地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可能很困難。這可能包括無法在所有數(shù)據(jù)庫中找到的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)的增長，了解如何處理數(shù)據(jù)非常重要，這樣才能盡快解決挑戰(zhàn)。
解決方案:壓縮、分層和重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等現(xiàn)代技術(shù)可以幫助擁有大型數(shù)據(jù)集的公司。使用這些技術(shù)可以幫助公司增長并刪除重復(fù)數(shù)據(jù)和不需要的數(shù)據(jù)。
(3)整合企業(yè)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)集成是分析、報(bào)告和BI所必需的。這些資源可能包括社交媒體頁面、ERP應(yīng)用程序、客戶日志、財(cái)務(wù)報(bào)告、電子郵件、演示文稿和員工創(chuàng)建的報(bào)告。這可能很難集成，但它是可能的。
解決方案:集成取決于用于集成的工具。公司需要研究并找到正確的工具。
(4)缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才
數(shù)據(jù)工具正在不斷增長和變化，通常需要專業(yè)人員來處理它們，包括擁有數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)工程師等頭銜的專業(yè)人員。然而，有些人無法跟上市場(chǎng)上發(fā)生的變化。
解決方案：向在技術(shù)變革中面臨困難的員工投資可以解決這個(gè)問題。盡管費(fèi)用高昂，但這可以解決使用大數(shù)據(jù)的公司的許多問題。
大數(shù)據(jù)的大多數(shù)挑戰(zhàn)都可以通過企業(yè)的關(guān)心和努力來解決。這種趨勢(shì)正變得越來越有利于有需要的公司，而挑戰(zhàn)將隨著技術(shù)的發(fā)展而減少。
大數(shù)據(jù)正在不斷變化，以幫助各行各業(yè)的公司。盡管存在這些挑戰(zhàn)，但大數(shù)據(jù)趨勢(shì)將有助于企業(yè)的發(fā)展。
實(shí)時(shí)分析、云存儲(chǔ)、客戶數(shù)據(jù)收集、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化以及跨行業(yè)的大數(shù)據(jù)可以極大地幫助企業(yè)改進(jìn)他們的大數(shù)據(jù)工具。
