自從大數據首次進入科技領域以來，它的概念、策略和用例在不同的行業中發生了顯著的變化。

特別是隨著云計算、邊緣計算、物聯網和流媒體等創新技術的出現，對于那些希望更好地了解客戶和運營潛力的企業來說，大數據已經變得越來越普遍。

大數據的發展趨勢

(1)實時分析

大數據用于實時分析在企業中越來越受歡迎，以幫助處理大型和多樣化的大數據集。這包括來自不同規模數據集的結構化、半結構化和非結構化數據。

通過實時大數據分析，企業可以更快地做出決策、建模和預測未來結果和商業智能。在企業中進行實時分析有很多好處：

• 更快的決策：企業可以訪問大量數據，并分析各種數據源，以快速獲得見解并采取所需的行動。
• 降低成本：數據處理和存儲工具可以幫助企業節省存儲和分析數據的成本。
• 提高運營效率：快速找到有助于企業更有效地識別重復數據模式的模式和見解是一種競爭優勢。
• 改進的數據驅動市場：分析來自許多設備和平臺的實時數據，使企業能夠成為數據驅動型公司。客戶需求和潛在風險可以被發現，這樣他們就可以創造新的產品和服務。

大數據分析可以幫助企業成長，并改變他們為客戶和員工服務的方式。

(2)更依賴云存儲

大數據從許多不同的方向進入企業，隨著技術的發展，例如流媒體數據、觀測數據或與交易無關的數據，大數據存儲容量成為一個問題。

在大多數企業中，傳統的內部部署數據存儲已經不能滿足流入企業的TB級和PB規模的數據。云計算和混合云解決方案因其簡化的存儲基礎設施和可擴展性而越來越多地被選擇。

隨著越來越依賴云存儲，企業也開始實施其他基于云的解決方案，例如云托管的數據倉庫和數據湖。

(3)合乎道德的客戶資料收集

這些年來，大數據的大部分增長都以消費者數據的形式出現，或者當消費者使用流媒體設備、物聯網設備和社交媒體等技術時，這些數據不斷與消費者連接。

像GDPR這樣的數據法規要求企業謹慎和合規地處理這些個人數據，但當企業不知道他們的數據來自哪里或系統中存儲了哪些敏感數據時，合規變得異常復雜。

這就是越來越多的企業依賴于強調道德客戶數據收集的軟件和最佳實踐的原因。

同樣值得注意的是，許多以往收集和銷售個人數據的大型企業正在改變他們的方法，使消費者數據更難以獲取，購買成本更高。

許多規模較小的企業現在選擇第一方數據采購，或收集自己的數據，這不僅是為了確保遵守數據法律并保持數據質量，也是為了節省成本。

(4)人工智能/機器學習的自動化

最重要的大數據趨勢之一是使用大數據分析來推動人工智能/機器學習的自動化，無論是面向消費者的需求還是內部運營。

如果沒有大數據的深度和廣度，這些自動化工具就沒有必要的培訓數據來取代企業中的人類行為。

人工智能和機器學習解決方案本身就令人興奮，但它們所實現的自動化和工作流快捷方式是業務游戲規則的改變者。

隨著人工智能/機器學習解決方案大數據輸入的持續增長，從工作流自動化到客戶服務聊天機器人，人們有望看到更多預測和實時分析的可能性。

大數據在不同行業的應用

不同的行業都在關注大數據，并看到大數據如何幫助他們的業務增長和變化。從銀行到醫療保健，大數據可以幫助企業成長，改變他們的技術，并提供他們的數據。

(1)銀行

銀行必須使用業務和客戶賬戶的大數據來識別任何可能發生的網絡安全風險。大數據還可以幫助銀行擁有位置智能，以管理和設定分行位置的目標。

隨著大數據的發展，大數據可能成為銀行更有效使用資金的基礎。

(2)農業

農業是一個重要產業，大數據在這個產業中至關重要。然而，使用日益增長的大數據工具，如大數據分析，可以預測天氣，以及何時種植或其他農業情況對農民來說是最好的。

因為農業是最重要的產業之一，所以大數據的支持非常重要，而且對農民的生產過程提供幫助也至關重要。

(3)房地產及物業管理

了解當前的房地產市場對于任何尋找、出售或租賃住房的人來說都是必要的。有了大數據，房地產公司可以有更好的房地產分析，更好的趨勢，以及對客戶和市場的理解。

物業管理公司也在利用從建筑物中收集的大數據來提高性能，發現關注的領域，并幫助維護過程。

(4)醫療保健

大數據是醫療保健領域最重要的技術之一。需要收集所有患者的數據，以確保他們得到所需的護理。這包括病人應該服用哪種藥物、他們的生命體征是什么以及它們會如何變化，以及病人應該吃什么藥物。

展望未來，通過設備收集數據將能夠幫助醫生在更深層次上了解他們的患者，這也可以幫助醫院節省資金，并提供更好的護理。

大數據的挑戰

有了每一種有用的工具，企業就會面臨挑戰。雖然大數據在不斷增長和變化，但仍有挑戰需要解決。

以下是四個挑戰以及如何解決這些挑戰：

(1)大數據中的誤解

企業和員工需要知道大數據是如何運作的。這包括存儲、處理、關鍵問題以及公司計劃如何使用大數據工具。沒有明確性，正確使用大數據可能是不可能的。

解決方案：大數據培訓和研討會可以幫助公司讓員工了解公司如何使用大數據，以及它如何使企業受益。

(2)數據增長

考慮到數據倉庫的不斷增長，正確地存儲數據可能很困難。這可能包括無法在所有數據庫中找到的非結構化數據。隨著數據的增長，了解如何處理數據非常重要，這樣才能盡快解決挑戰。

解決方案：壓縮、分層和重復數據刪除等現代技術可以幫助擁有大型數據集的公司。使用這些技術可以幫助公司增長并刪除重復數據和不需要的數據。

(3)整合企業數據

數據集成是分析、報告和BI所必需的。這些資源可能包括社交媒體頁面、ERP應用程序、客戶日志、財務報告、電子郵件、演示文稿和員工創建的報告。這可能很難集成，但它是可能的。

解決方案：集成取決于用于集成的工具，企業需要研究并找到正確的工具。

(4)缺乏大數據專業人才

數據工具正在不斷增長和變化，通常需要專業人員來處理它們，包括擁有數據科學家、數據分析師和數據工程師等頭銜的專業人員。然而，有些人無法跟上市場上發生的變化。

解決方案：向在技術變革中面臨困難的員工投資可以解決這個問題。盡管費用高昂，但這可以解決使用大數據的公司的許多問題。

大數據的大多數挑戰都可以通過企業的關心和努力來解決。這種趨勢正變得越來越有利于有需要的公司，而挑戰將隨著技術的發展而減少。

大數據正在不斷變化，以幫助各行業組織，盡管存在這些挑戰，但大數據趨勢將有助于企業的發展。

實時分析、云存儲、客戶數據收集、人工智能/機器學習的自動化以及跨行業的大數據可以極大地幫助企業改進他們的大數據工具。