大数据时代的三大趋势和三大困境

  一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发，更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点，如下是咱们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出如今企业和成功之间的三大困境。在这里仍是要推荐下我本身建的大数据学习交流群:784557197，群里都是学大数据开发的，若是你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,你们都是软件开发党，不按期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我本身整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深刻大数据的小伙伴加入。

三大趋势

1.真实的机器学习

咱们坚信，机器学习、人工智能将来很快会接管世界，至少是人类的大部分工做。然而现实正一步步向咱们推动，咱们发现机器学习能最有效地成为人类的助手而不是替代者。人类工做和机器学习结合才是最好的结果。

2.从数据采集者到数据生产者

过去，企业一直专一于挖掘本身拥有的数据，并发现和收集其余组织拥有的数据。但如今，企业须要一些战略转移，有意识的创造所需的数据，用于销售新产品和服务，知足业务目标的须要。例如一家体检公司收集病人生活方式和保险公司投保条件信息，并以此为基础提供个性化的客户服务和指导。这样的公司会走得更远，针对客户的须要，有针对性的收集和提供数据。

3.优化客户体验的新方法

在大数据领域最后的几个攻坚战之一就是提高用户的体用体验了。以如今的趋势看来，使用天然语言处理分析现有数据是个不错的办法，例如在社交媒体上的进行情感分析，会比较容易抓取到用户的好恶，从而进行产品的改进。

三大障碍

1.数据处理的困境

数据处理一直是人们最关心的问题，数据处理的概念是为达到即将到来的GDPR法规和其余法规的要求而进行的更细粒度的控制。公司不只须要控制谁能够访问哪些数据，也须要知道数据的来源（产销监管链），谁在拥有或进行控制，数据是否已被修改，（被该数据集所取代）和其余有关的信息管理的可靠性，安全性和问责。

2.云管理失误多

管理和跟踪多个云环境是至关繁重的任务，随着更多的数据、应用程序和处理能力转移到云计算中，企业能够判断到这会带来一些问题。虽然乍一看，多云世界的出现没有想象中那么让人头痛，毕竟它提供了无数的机遇和挑战，但咱们须要作的是仔细考虑构建云管理全球企业的好方法。

3.自助服务的障碍

自助服务在今天很是流行，它将数据与数据分离，并让用户负责它。不幸的是，在大多数状况下，一个瓶颈出现了，这里的障碍是规模问题——如何使成百上千的用户同时使用数据。将数据从IT中分离出来并转移到用户自助模型中只是将公司转变成真正的数据驱动组织的第一步。下一个是将数据从普通业务转变为企业盈利的发动机。

有些大数据的案例仅限于咱们的推测和想象，但有一些场景咱们已经能够看到，例如顾客购买体验发展的成熟：一对祖父母为他们6岁的孙子购买消防车玩具做为生日礼物，而后接到新产品推介，里面包括对各年龄段儿童生日礼物的推荐。想象一下预见性分析，电力自动化为你的下一次会议作好准备，收集你须要提早完成的数字文件，订购符合会议每一个人口味和健康要求的午饭等等。

在过去的四年里，大数据世界已经逐渐发展起来，但最好的和最使人兴奋的部分还在后面。重要的是要实现一个真正的投资回报率，从任何大的数据部署结果，从一个公司设置的过程当中利用数据不断改进这些过程和方法，使其成为更多的数据驱动力。着眼于将来，使用能适应当前趋势，解决眼前障碍所需的工具，是任何公司穿越数字化转型旅程的最佳途径 .