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快看,大数据发展的五个新趋势!

随着人工智能和物联网日益进步而逐步取得主导地位,更多的企业比以往更容易受到数据的驱动,大数据将深刻影响商业世界的每一个角落……

机器学习技术正在迅速发展,数字业务向自动化转变更加迫切。机器学习算法包括了从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习,现在被企业用于各种各样的商业行为,比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。在2018年,机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

正是在人工智能和机器学习的帮助下,阅读手写材料、识别面部表情、学习及认知能力等等这些人类决断的工作才有了自动化的可能。

笔记本电脑、智能手机、传感器等等为物联网带来了大量数据,而物联网的扩张把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图。

在过去一年中,处理大数据的目标使效率越来越高,成本不断减少,从而造就了基于大数据的商业智能,对中小企业甚至初创公司来说尤为重要。这一变化将延续到2018年及以后。

目前,各种规模的公司或组织都在探索数据驱动业务决策以及如何改善盈利的多种方式。那么,大数据未来发展又有哪些新的趋势呢?

1、数据可视化将成为企业必备手段

如今的组织正在接受分析文化,需要数据来支持他们的一举一动。然而,传统的商业智能(BI)方法太复杂、太僵化、速度太慢,往往无法释放数据的力量。

2017年,对2800名商业智能专家的一项调查预测,数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括呈现数据的方式,以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是,作为一种把数据变成可用洞见的方法,可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。

数据可视化将会得到越来越广泛的应用,因为它们可以帮助人们快速接受和消化最相关的信息。将图形和图表与功能强大且易于使用的业务分析相结合,意味着每个部门的用户不仅可以看到他们的组织如何实时执行,而且还可以采取必要的行动,防止小问题变成更大的问题,并挖掘新的机会。

2、及时清理“脏数据”

由于数据来源越来越多,企业还将重点放在开发和驱动业务和营销战略上,清洁数据的需求越来越重要。但是,根据调查机构W8Data的研究发现,只有35%的组织定期进行数据清理。而很多企业还保留了大量的不完整的、不正确的、不一致的,以及重复的数据,而这些将会导致企业损失收入,浪费营销工作,错误的决策,以及企业声誉的损害。

定期和实时监控数据质量,清理 “脏数据”,保留最重要的数据,这对提高大数据分析的准确性和有效性极为重要。

3、提高数据安全性

数据只在可访问时才有用,但数据访问和安全性之间必须保持平衡。工作人员可能是组织的数据安全面临的最大风险,其责任将超越其领导团队。随着黑客利用向工作人员使用自助服务数据的转变,企业将再次成为网络攻击的对象。

企业会采取传统的商业智能方法,严格控制数据和报表,但这会导致分析的采用率降低,从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐,因为它促进了数据治理,并有助于为自助式分析创建安全可靠的环境,从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。

4、首席数据官将被裁减

虽然有些人声称首席数据官(CDO)将会兴起,但人们可能会看到相反的情况。随着所有人都可以通过商业智能仪表盘进行数据分析,首席数据官(CDO)可能会变得多余。

数据可视化工具不仅易于提取和学习,还可以根据个人需求定制数据,因此每个成员可以关注部门至关重要的细节,节省了时间和精力。每个获得这些工具的用户都可以在一个操作视图中实现报告和预测的自动化。以这种方式清楚地呈现信息,将使决策者能够深入了解他们所需要的信息,并用它来绘制绩效图,确定趋势,并帮助预测未来的机会或要求来改变优先事项。

5、改善GDPR合规性,避免ICO罚款

欧盟即将实施“通用数据保护条例”(GDPR)的核心是保护消费者,这个新规则将从根本上改变如何收集、存储和删除数据。该规定要求组织知道他们在哪里持有客户的个人资料。因此,将不同来源的数据快速提取到商业智能仪表盘并理解的能力将比以往更加重要。

在商业智能仪表盘集中数据可以提供一个实时的真实版本,突出显示数据收集的任何差异,以及客户对使用其个人信息的认可。这种数据管理方法还揭示并解决了整个网络中“隐藏”的数据。

事实上,每一个产业在某种程度上都是由信息驱动的。金融、专业服务、制造、零售、物流、交通……没有一个分支能逃脱数据革命的影响。只有紧跟数据分析的趋势潮流,才能在各种业务决策的中减少失误,游刃有余。

本文来自企鹅号 - 网投春秋媒体

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