当前，由于人工智能和机器学习的发展，大数据不仅只适用于大企业，即使是最小的公司也正在寻找使用更精简、更高效的系统。这些系统可以帮助企业提供比以前更完整的运营情况。
并且随着数据数量出现的前所未有的增长，企业必须学会最大限度地利用这些数据。
大数据是数据科学和商业战略的纽带，为打造竞争优势提供了新的机会。它使企业能够利用数据作为战略资产，为他们提供相关的实时信息，帮助他们就如何摆脱繁琐的操作程序、改善客户体验、开拓新市场等做出更明智的决策。
大数据已经成为许多公司和行业构建新商品、服务和商业模式的重要途径，毫无疑问，它在管理者及其团队的待办事项清单上将占据越来越重要的位置。一系列曲线标志着大数据之旅的开始。机会会在路上出现，即使第一步往往出乎意料。
在开发大数据平台和技术之前，许多企业只能将一小部分数据用于运营和分析应用程序。其余部分经常被视为“黑数据”，被处理和保存但未被进一步使用。得益于高效的大数据管理技术，企业可以更有效地使用其数据资产。
通过实现这一点，企业可以使用的数据分析的多样性及其利润的收益会增加。机器学习、预测分析、数据挖掘、流分析、文本挖掘以及其他数据科学和高级分析领域都看到了大数据带来的增长潜力。
大数据分析的应用程序可以帮助公司更好地了解他们的消费者、发现运营问题、发现欺诈交易和管理供应链。
如果执行得当，最终的结果可能包括更成功的营销和广告活动、增强的业务运营、更多的收入、更低的支出和更好的战略规划，所有这些都可能带来更好的财务成果和竞争优势。此外，医疗诊断和治疗、科学研究、智慧城市项目、执法和其他政府活动的进步都因大数据而成为可能。
对于企业来说，大数据技术的兴起释放出丰富的信息。在此之前，大多数 BI 和分析应用程序只能访问关系数据库和数据仓库中的结构化数据，例如财务记录和交易数据。有很多可能有用的数据没有被使用，因为它们与关系模型不匹配。
在大数据系统中可以处理、管理和分析许多不同形式的数据。今天的组织可以访问大量数据，包括电子邮件和客户数据库、来自互联网的点击流数据、日志文件、照片、社交媒体帖子、传感器数据等等。
越来越多的企业正在尝试使用所有这些数据来为更好的业务战略和选择提供信息。2021 年底对 94 家大公司的 IT 和业务负责人进行的一项民意调查发现，91.7% 的人正在增加他们在大数据项目和其他数据和人工智能方面的支出，92.1% 的人声称他们的组织正在从这些举措中看到可证明的业务回报和成果。
然而，即使是这些蓝筹公司中的许多，也发现很难充分发挥其大数据环境、分析和人工智能系统的商业潜力。根据2022 年 1 月发布的年度调查报告，只有 39.7% 的调查受访者声称他们将数据作为企业资产进行管理，只有 26.5% 的人表示他们已经建立了数据驱动的组织。
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以下是大数据系统如何帮助组织的八个潜在好处示例：
大数据通过创造可以付诸实践的洞察力，帮助企业更大规模地执行数据驱动的战略和决策。此外，它还可以帮助公司确定新的市场趋势、节省成本的选择和商业机会。得益于大数据驱动的实时分析系统，运营经理、联络中心员工、销售代表和其他一线人员还可以接收有关问题的实时信息和警告。
在大数据环境中，集成数据集也是一项关键活动，与传统的数据集成方法相比，它增加了新的要求和障碍。例如，大数据的容量、多样性和速度可能与标准的提取、转换和加载技术不兼容。
因此，数据管理团队经常需要为大数据采用新的集成方法。一旦数据被集成并可用，就需要准备好进行分析，这涉及数据查找、清理、建模和验证等过程。数据科学家或数据工程师经常在数据湖中准备数据，其中包含原始形式的数据，以满足某些分析应用程序的需求。
根据公司数据标准和隐私法，大数据收集的一致性和正确使用也是有效数据治理的重要组成部分。但是，由于数据治理专业人员现在必须经常监控的数据种类繁多，因此管理大数据会带来新的问题。
数据质量管理经常作为数据治理计划的一部分执行，也是大数据部署的重要组成部分。同样，由于大数据和数据质量的混合，需要新的程序来定位和解决错误和其他质量问题。
大数据如何帮助企业寻找新的商机？
数字革命是关于利用数据，利用数据提供 的价值来洞察正在发生的事情，最重要的是，预测将要发生的事情并决定需要做什么。数据是数字化转型的核心。这将使现有的业务增长机会和新收入流的创造成为可能。
数据可以帮助员工每天在工作场所做出更好的决策。因此，培养一种重视数据的文化对于利用公司的内部和外部前景至关重要。大数据变得更容易访问，现在随着云和新技术解决方案的引入，为各种规模的企业展现了潜力。
目前，我们正在从将整个信息世界集成到多个互不连接的数据库中的模型过渡到将所有信息集成在一个地方的模型，可能以一种组织性较差的方式，但我们可以从一个公共数据库中提取我们需要的信息我们需要。
我们必须开始考虑无限的结构、时间和体积。任何数字组件都可以删除其数据。因此，视觉评估和通过电影或照片创建信息现在很普遍，而且只会越来越多。
由于企业外部的数据量远远大于企业内部的数据量，因此云是大数据战略的重要组成部分。然而，组织仍然更加重视内部数据而不是外部数据。然而，随着数据越来越多地存储在云服务中或通过 API 或外部服务访问，这种平衡很快就会开始转变。
在决定大数据战略时，我们必须决定是使用云，那里没有任何限制或障碍，可以直接连接到所有其他数据源，因为我们已经沉浸在数据的海洋中，或者在我们自己的系统上维护数据。
迅速采用变化和商业模式的能力，以及失败、从错误中吸取教训并进行改正的能力，在数字时代至关重要。为避免受制于我们只能采取一种行动的巨大初始支出，在投资和运营成本之间取得正确的平衡至关重要。
我们必须有能力快速推出新模式或业务。云解决方案使快速启动在线商店、大型数据平台或分析解决方案变得更加简单。
使大数据可操作的关键是分析的想法。它的意义在于得出推论并查看数据中的模式，从而使人们能够预测事件并提出有利于企业的路线修正建议。
制定战术或战略决策尚未成为日常、每分钟操作的常规组成部分。然而，分析技术的使用使我们能够从本质上实时优化任何交易或公司功能。
大数据和分析操作化才是真正的潜力所在。对于每种业务模型，我们必须确定如何使用复杂的数据分析来利用算法和分析模型产生的洞察力来增强现有业务或启动新业务。流程的任何步骤都可以通过分析进行优化。
现在可以通过将复杂的分析集成到企业流程中来获得竞争优势，特别是在客户交互中，否则会导致短期损失。
使用提供大数据即服务的供应商管理平台来简化安装和持续维护，企业越来越多地在云中部署大数据系统。Cognilytica 的 Schmelzer 在一篇关于大数据趋势的文章中表示，迁移到云端可以让公司“处理基本上无穷无尽的新数据并按需为存储和计算能力付费，而无需管理自己庞大而复杂的数据中心” 。
数据种类增加，尤其是随着物联网设备数据量的增加，以及越来越多的企业利用边缘计算来更有效地管理处理需求；
扩大人工智能和机器学习在企业中的数据分析应用，并使聊天机器人能够通过更加个性化的交互提供更好的客户服务；
为了帮助企业应对数据治理、安全和隐私方面的挑战，越来越多的组织正在采用 DataOps 策略来管理数据流，并更加重视数据管理。
综上所述，我们可以得出结论，大数据促进了企业组织的不断扩张和发展。但是，请记住，此类统计数据并不是可以立即改变您的公司的魔杖；相反，有效利用他们揭示的前景需要时间、分析、计划、目标设定和 KPI 知识。
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