大数据时代的三大趋势和三大困境

一个公司的数字化改造应该从明确的趋势和障碍入手，更好地规划通向它所追求的商业成果的道路。鉴于此，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代，商业与成功之间可能存在的三大困境和三个主要趋势：



大数据时代三个主要趋势：

1.真正的机器学习

我们深信，未来机器学习和人工智能将很快取代世界，至少是人类的大部分工作。但是，现实正在向我们逐步推进，我们发现机器学习在帮助人方面比代替人更有效率。最好的结果是人类工作与机器学习的结合。

2.从数据采集者到数据生产者

在过去，公司们总是把注意力集中在自己所拥有的数据上，并且寻找和收集其他组织的数据。但是现在，企业需要一些战略转移，有意识地为销售新产品和服务创造必要的数据，以满足商业目标的需要。比如，一个医疗检查公司收集患者的生活方式和保险公司的保险条件信息，并据此提供个性化的客户服务和指导。这些公司将进一步深入，根据客户需求，有针对性地收集和提供数据。

3.优化客户体验的新途径

大数据领域最后几场攻坚战之一就是提升用户的实体化体验。从目前的趋势来看，用自然语言处理来分析已有的数据是一个好方法，比如在社交媒体上进行情感分析，可以更容易地抓住用户的好与坏，从而改进产品。

大数据时代三个困境：

1.数据处理困境

资料处理一直是一个令人关注的问题，资料处理的概念是为了满足未来的 GDPR法规及其它法规的要求而对资料进行更精细的控制。企业不仅需要控制谁能够获取哪些数据，而且还需要了解数据来源(产销监管链)、谁在拥有或进行控制、数据是否经过修改(由数据集取代)以及以及其他相关信息管理的可靠性、安全性和问责制。

2.云管理大量错误

对多云环境进行管理和跟踪是一项非常繁重的工作，而且随着更多的数据、应用程序和处理能力转移到云计算，企业可能会发现这会带来一些问题。尽管多云世界的出现初看起来并不像想象中那么令人头疼，毕竟它提供了无数的机会和挑战，但我们需要认真思考建立一个云管理全球企业的好方法。

3.自助服务障碍

自助式服务现在很受欢迎，它把数据和数据分开，让用户负责。遗憾的是，在大多数情况下，一个瓶颈出现了，问题在于规模——如何让数以百计的用户同时使用数据。从 IT中分离数据并将其转换为用户自助模型，只是将公司转变为真正的数据驱动型组织的第一步。接下来就是把数据从一般的商业转化成商业利润。

大数据的一些例子只局限于我们的猜测和想象，但是我们已经看到了一些场景，比如顾客购买体验的发展成熟：一对祖父母为他们6岁的孙子买了一辆消防车玩具作为生日礼物，然后收到了新产品推荐，推荐给各个年龄层的孩子作为生日礼物。假设预测性分析、能量自动转化为你下次会议的准备工作、收集你需要提前完成的数字文件、安排符合会议每个人口味和健康要求的午餐等等。

大数据世界已经在过去四年中逐步发展，但是最好、最令人兴奋的部分还没有到来。实现真正的 ROI很重要，它可以在任何大型数据上部署结果，并在公司建立过程中使用数据，不断改进这些过程和方法，使之成为更多数据驱动者。放眼未来，使用能够适应当前趋势和解决眼前障碍的工具，是任何企业进行数字化转型之旅的最佳方式。