大數(shù)據(jù)時代的三大趨勢和三大困境

一家公司的數(shù)字化改造應該從清晰的趨勢和障礙出發(fā)，更好地規(guī)劃出一條通往其所尋求業(yè)務成果的路線?？紤]到這一點，以下是我們關(guān)注的三大數(shù)據(jù)趨勢，以及在數(shù)字時代可能出現(xiàn)在企業(yè)和成功之間的三大困境。

三大趨勢

1. 真實的機器學習

我們堅信，機器學習、人工智能未來很快會接管世界，至少是人類的大部分工作。然而現(xiàn)實正一步步向我們推進，我們發(fā)現(xiàn)機器學習能最有效地成為人類的助手而不是替代者。人類工作和機器學習結(jié)合才是最好的結(jié)果。

2. 從數(shù)據(jù)采集者到數(shù)據(jù)生產(chǎn)者

過去，企業(yè)一直專注于挖掘自己擁有的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)和收集其他組織擁有的數(shù)據(jù)。但現(xiàn)在，企業(yè)需要一些戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移，有意識的創(chuàng)造所需的數(shù)據(jù)，用于銷售新產(chǎn)品和服務，滿足業(yè)務目標的需要。例如一家體檢公司收集病人生活方式和保險公司投保條件信息，并以此為基礎提供個性化的客戶服務和指導。這樣的公司會走得更遠，針對客戶的需要，有針對性的收集和提供數(shù)據(jù)。

3. 優(yōu)化客戶體驗的新方法

在大數(shù)據(jù)領域最后的幾個攻堅戰(zhàn)之一就是提升用戶的體用體驗了。以現(xiàn)在的趨勢看來，使用自然語言處理分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)是個不錯的辦法，例如在社交媒體上的進行情感分析，會比較容易抓取到用戶的好惡，從而進行產(chǎn)品的改進。

三大障礙

1. 數(shù)據(jù)處理的困境

數(shù)據(jù)處理一直是人們最關(guān)心的問題，數(shù)據(jù)處理的概念是為達到即將到來的GDPR法規(guī)和其他法規(guī)的要求而進行的更細粒度的控制。公司不僅需要控制誰可以訪問哪些數(shù)據(jù)，也需要知道數(shù)據(jù)的來源（產(chǎn)銷監(jiān)管鏈），誰在擁有或進行控制，數(shù)據(jù)是否已被修改，（被該數(shù)據(jù)集所取代）和其他有關(guān)的信息管理的可靠性，安全性和問責。

2. 云管理失誤多

管理和跟蹤多個云環(huán)境是相當繁重的任務，隨著更多的數(shù)據(jù)、應用程序和處理能力轉(zhuǎn)移到云計算中，企業(yè)可以判斷到這會帶來一些問題。雖然乍一看，多云世界的出現(xiàn)沒有想象中那么讓人頭痛，畢竟它提供了無數(shù)的機遇和挑戰(zhàn)，但我們需要做的是仔細考慮構(gòu)建云管理全球企業(yè)的好方法。

3. 自助服務的障礙

自助服務在今天非常流行，它將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分離，并讓用戶負責它。不幸的是，在大多數(shù)情況下，一個瓶頸出現(xiàn)了，這里的障礙是規(guī)模問題——如何使成百上千的用戶同時使用數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)從IT中分離出來并轉(zhuǎn)移到用戶自助模型中只是將公司轉(zhuǎn)變成真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動組織的第一步。下一個是將數(shù)據(jù)從普通業(yè)務轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)盈利的發(fā)動機。

有些大數(shù)據(jù)的案例僅限于我們的推測和想象，但有一些場景我們已經(jīng)可以看到，例如顧客購買體驗發(fā)展的成熟：一對祖父母為他們6歲的孫子購買消防車玩具作為生日禮物，然后接到新產(chǎn)品推介，里面包括對各年齡段兒童生日禮物的推薦。想象一下預見性分析，電力自動化為你的下一次會議做好準備，收集你需要提前完成的數(shù)字文件，訂購符合會議每個人口味和健康要求的午餐等等。

在過去的四年里，大數(shù)據(jù)世界已經(jīng)逐漸發(fā)展起來，但最好的和最令人興奮的部分還在后面。重要的是要實現(xiàn)一個真正的投資回報率，從任何大的數(shù)據(jù)部署結(jié)果，從一個公司設置的過程中利用數(shù)據(jù)不斷改進這些過程和方法，使其成為更多的數(shù)據(jù)驅(qū)動力。著眼于未來，使用能適應當前趨勢，解決眼前障礙所需的工具，是任何公司穿越數(shù)字化轉(zhuǎn)型旅程的最佳途徑 。