大数据分析策略和发展趋势

随着当今企业收集的数据量呈指数级增长，产品运营更趋于精细化，要根据用户的习惯和行为去分析客户未来的动向，从而获取客户消费方向及行为；所以管理和分析这些庞大的数据集已成为所有企业必须掌握的一项基本技能。大数据分析已经成为整个互联网行业共同关注的话题，而如何提升企业的服务水平和产品运营能力，很大程度上取决于这个企业的大数据分析能力。

　　如果数据是新油，那么所有企业都必须利用这一资源。有一个大数据分析策略为您的公司是要确保真正的价值至关重要的-往往隐藏收集的数据中-被揭示，然后利用。

　　由于物联网和5G网络的推出，随着数据量将再次增加，当每台设备都连接到网络时，可用数据量将激增。如果您的企业今天在使用数据分析方法而苦苦挣扎，那么不久的将来将带来更多的数据分析挑战。

　　制定详细的数据分析策略也是必须的。那些可以将其数据集连接到BI的公司将能够利用他们获得的见解来加速产品和服务开发。

　　大数据分析涉及所有市场领域：从银行业到医疗保健，使用数据来影响结果和创新，现在已成为所有企业发展的核心竞争力。应用机器学习技术，从庞大的组装数据集中交付的BI是企业无法忽略的资源。

　　大数据分析的力量在于所提供的见解。这些见解可以提高客户的和准确的预测性营销。这些技术可以采用多个数据点，并将其分配给个人或组。在这里，数据成为一种灵活的工具;所有企业都可以负担得起使用，因为分析方法可以扩展。

　　预测分析是我们开始在市场上看到的高价值用例，尤其是随着物联网解决方案的成熟，例如，火车线路的运营商会在火车上安装传感器，该传感器可以预测特定零件何时会断裂，从而可以在事实发生之前进行维修，而不必等待断裂和随后的服务中断。

　　要做到这一点，您需要一个功能强大的分析引擎来查看历史性能数据和近实时数据(例如特定零件的温度)。成功地部署了预测分析后，运营成本将大大减少，而减少旅行中断的客户体验将获得明显的好处。

　　大数据分析的五个组成部分：数量，速度，多样性，准确性和价值。平衡企业数据分析方法的这些组成部分，将确保可以从这些庞大的数据集中提取的信息中采取实际行动。

　　大型云服务提供商已确保其服务具有内置的高水平分析。由于Power BI的Azure Analytics通过其更好的工具和自动化而节省了时间，因此包括数据库管理员，数据科学家和基础架构支持在内的众多IT专业人员变得更加。总体而言，每周平均可节省时间1.73个小时。商业用户包括商业分析师等用户以及商业智能的消费者。每周平均节省时间1.75个小时。经过三年的风险调整后，总共节省了490万美元。

　　了解从企业目前正在处理的大型数据集中提取见解所需的工具，也至关重要。物联网的庞大数据量将使AI和机器学习成为必要。例如，我们预计将出现一波新的应用程序，这些应用程序将地球观测卫星的开放地图数据与自动驾驶汽车和智能扬声器的IoT数据相结合。

　　尽管首先将环境应用放在先，但使用这种开放数据会带来许多商机-从允许公司为竞争对手的资产定价，到预测GDP和全球冲突。

　　看到图案

　　由于业务管理的数据中包含的许多信息将高度，因此安全性至关重要。在分析数据时(通常使用自动化的AI系统)，必须从给出的结果中化偏差。

　　数据分析的大挑战之一是如何在所有平台上提供统一的隐私和数据安全性，同时又保持开放访问而不破坏数据的分析价值。收集推动现代业务的宝贵见解的必要条件。这就是诸如令牌化之类的以数据为中心的安全技术大放异彩的地方–允许组织在保护其数据的同时保持跨多个平台的参照完整性。

　　关键不是要依赖任何平台，而是要保护整个企业的数据，以便在摄取数据时对数据进行保护，对受保护的数据执行跨平台分析，而共享数据实际上就是受保护的数据。这不仅可以始终确保所有系统的私密性，而且还可以对大型数据集进行分析，这些数据通常由于数据性而受到严格限制或限制。结果是组织可以在遵守隐私法规并满足内部风险和安全性的同时，通过其数据获利并获得卓有成效的见解。

　　对于CIO和CTO来说，大数据分析已成为现实。人工智能和机器学习正在释放大数据分析的真正潜力。没有智能，大数据通常就无法证明存储成本的实用价值。在过去12个月中与我们交谈过的每个组织中，人工智能的使用正在主导着CIO的大数据议程。外部调查已经证实了这一点，PWC分析表明77%的高管认为AI和大数据是相互联系的。
 

　　当将大数据和算法应用于业务问题以产生可比以前更好的解决方案时，分析就可以创造价值。通过识别，确定大小，优先级和逐步调整所有适用的用例，企业可以创建可产生价值的分析策略。
 

　　管理层正在推动大数据分析。如果企业拥有稳健而有意义的分析，则企业会越来越多地看到所拥有数据的真正价值。未来，分析将继续成熟并扩大其范围。机器学习也在并行发展中，因为要使这些扩展的数据集有意义，自动化是必不可少的。
 

　　过去几年中，大数据分析如何发展?
 

　　大数据领导的组织的起源是制定好的实践战略，以使用数据湖，商业智能平台和主数据管理(MDM)等技术更好地存储和聚合数据。在过去的几年中，大数据解决方案已经从数据驻留状态发展到数据的优化和检索。展望未来，人工智能与大数据的集成将使组织能够操作其大数据集以推动可行的见解。
 

　　大数据分析趋势是什么?例如，预测分析?
 

　　分析的三个主要趋势取决于大数据集。这些是人工智能;流式物联网和云计算。这些趋势正在逐步发展商务智能(BI)平台，以帮助组织改变其行为方式和对业务的了解。
 

　　人工智能平台
 

　　人工智能和数据治理的结合旨在帮助组织对数据进行清理以获取其数据源的统一视图。在此应用程序中，AI被定位为可信赖的顾问，以提供指导和建议以检测异常值并建议数据更正。
 

　　流式传输IoT数据
 

　　许多组织都在战略上将感官数据和实时数据纳入其业务流程。尽管物联网数据是有用的信息，但增值组件是将物联网与AI结合使用，以提供对数据的实时更准确的响应。生成的数据响应强调了BI平台的重要性，该平台可与人员适当地传达结果或警报以获取可行的结果。
 

　　云计算
 

　　尽管某些组织可能希望保留其内部数据，但存储和维护从多个源传入的大量数据变得昂贵。因此，云和混合云解决方案提供了一种简便的方法来访问大数据，从而大大降低了组织的总体成本。
 

　　人工智能和机器学习如何影响大数据分析?
 

　　人工智能和大数据的重叠正在被培养成一种协同关系，其中这些学科经常协同工作，因为人工智能没有有意义的数据就毫无价值，而大数据现在依赖于人工智能驱动的分析。以下是一些示例，展示了AI在哪里依赖大数据并利用大数据集的使用情况：
 

　　1、检索和推理

　　2、自动化学习和动态计划

　　3、物联网流数据

　　4、自然语言处理

　　5、计算机视觉(图像或视频数据
 

　　自然语言处理(NLP)是AI中需要大量数据的领域之一。例如，没有大量的人类语音，书面记录和录音，NLP技术将无法实现。为了获得用于NLP的通用模型，AI算法需要捕获大量，变化和多种语言数据点以产生高精度。总之，大数据正在继续增长，人工智能将与大数据协同使用，以通过自动化任务来帮助用户。
 

　　当物联网越来越普及时，是否需要一种新的数据分析方法?
 

　　随着组织内部物联网参与策略的增加，物联网流数据和AI的结合将使企业能够将数据收集并将其转换为可用和有价值的信息，这将是重要的。
 

　　常见的跨学科用例包括预测性维护，对话(chatbots)，自动定制以增强用户体验的KPI，动态阈值，现代网络安全和异常检测。本质上，IoT通过在系统上提供准确的实时信息来改善业务模型;此后，人工智能吸收了物联网数据的动态特性，以提供可行的见解。
 

　　如何在整个分析系统中支持隐私和安全性以用于在大型数据集中寻找价值?
 

　　在保护大数据方面，无疑存在重大挑战，其中包括：保护数据和事务日志，输入验证，访问控制以及实时保护隐私。尽管在多个阶段进行加密可以确保数据的机密性，完整性和可用性;企业正在致力于在不牺牲数据隐私性的前提下促进创新的大数据实践。
 

　　这些做法包括：通过明确定义云服务提供商和云服务用户的职责，有效地利用大数据，使其在采购和管理云服务方面具有较强的能力;通过在初始阶段清理，修剪，匹配和合并数据，将数据合并为一个真实来源，从而对数据进行消炎以避免上述隐私问题。