大數據時代的三大趨勢和三大困境

  一家公司的數字化改造應該從清晰的趨勢和障礙出發，更好地規劃出一條通往其所尋求業務成果的路線。考慮到這一點，如下是咱們關注的三大數據趨勢，以及在數字時代可能出如今企業和成功之間的三大困境。在這裏仍是要推薦下我本身建的大數據學習交流羣:784557197，羣裏都是學大數據開發的，若是你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,你們都是軟件開發黨，不按期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我本身整理的一份2018最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深刻大數據的小夥伴加入。

三大趨勢

1.真實的機器學習

咱們堅信，機器學習、人工智能將來很快會接管世界，至少是人類的大部分工做。然而現實正一步步向咱們推動，咱們發現機器學習能最有效地成爲人類的助手而不是替代者。人類工做和機器學習結合纔是最好的結果。

2.從數據採集者到數據生產者

過去，企業一直專一於挖掘本身擁有的數據，並發現和收集其餘組織擁有的數據。但如今，企業須要一些戰略轉移，有意識的創造所需的數據，用於銷售新產品和服務，知足業務目標的須要。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，並以此爲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，針對客戶的須要，有針對性的收集和提供數據。

3.優化客戶體驗的新方法

在大數據領域最後的幾個攻堅戰之一就是提高用戶的體用體驗了。以如今的趨勢看來，使用天然語言處理分析現有數據是個不錯的辦法，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，從而進行產品的改進。

三大障礙

1.數據處理的困境

數據處理一直是人們最關心的問題，數據處理的概念是爲達到即將到來的GDPR法規和其餘法規的要求而進行的更細粒度的控制。公司不只須要控制誰能夠訪問哪些數據，也須要知道數據的來源（產銷監管鏈），誰在擁有或進行控制，數據是否已被修改，（被該數據集所取代）和其餘有關的信息管理的可靠性，安全性和問責。

2.雲管理失誤多

管理和跟蹤多個雲環境是至關繁重的任務，隨着更多的數據、應用程序和處理能力轉移到雲計算中，企業能夠判斷到這會帶來一些問題。雖然乍一看，多雲世界的出現沒有想象中那麼讓人頭痛，畢竟它提供了無數的機遇和挑戰，但咱們須要作的是仔細考慮構建雲管理全球企業的好方法。

3.自助服務的障礙

自助服務在今天很是流行，它將數據與數據分離，並讓用戶負責它。不幸的是，在大多數狀況下，一個瓶頸出現了，這裏的障礙是規模問題——如何使成百上千的用戶同時使用數據。將數據從IT中分離出來並轉移到用戶自助模型中只是將公司轉變成真正的數據驅動組織的第一步。下一個是將數據從普通業務轉變爲企業盈利的發動機。

有些大數據的案例僅限於咱們的推測和想象，但有一些場景咱們已經能夠看到，例如顧客購買體驗發展的成熟：一對祖父母爲他們6歲的孫子購買消防車玩具做爲生日禮物，而後接到新產品推介，裏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，電力自動化爲你的下一次會議作好準備，收集你須要提早完成的數字文件，訂購符合會議每一個人口味和健康要求的午飯等等。

在過去的四年裏，大數據世界已經逐漸發展起來，但最好的和最使人興奮的部分還在後面。重要的是要實現一個真正的投資回報率，從任何大的數據部署結果，從一個公司設置的過程當中利用數據不斷改進這些過程和方法，使其成爲更多的數據驅動力。着眼於將來，使用能適應當前趨勢，解決眼前障礙所需的工具，是任何公司穿越數字化轉型旅程的最佳途徑 .