企业如何释放大数据的潜力
专家们预测，到2025年，数据宇宙(或称数据宇宙)的范围将达到180泽字节。这是一个真正令人难以置信的数字，突出了大数据的指数增长。《数据战略：如何从大数据，分析和物联网世界中获利》一文章的作者Bernard Marr提供了一些观点，并指出世界上90%的现有数据是在过去两年中产生的。
不幸的是，可用数据的数量和种类并不总是等同于价值。
企业如何有效利用大数据?哈佛大学的Gary King认为“大数据与数据无关!”他写道，“尽管数据的数量和多样性的增加令人叹为观止，但数据本身并不是大数据革命所带来的。分析使数据在过去几十年中可行的进展也是必不可少的。“这就是人工智能(AI)的用武之地。
让人工智能走出科幻领域
人工智能经常被误解，根植于好莱坞电影对机器人和操纵大型机的刻板印象。但人工智能的现实远没有那么邪恶。人工智能可以分为两种主要类型：
- 狭义-也称为弱人工智能，狭义人工智能可以为特定任务利用大数据。例如，预测分析可用于识别数据中的模式和相关性，从预测天气到分析新闻数据以预测风险。
- 通用-也称为强人工智能，通用人工智能涉及人类的认知能力。尽管如此，这些认知技能还是有限的。机器学习属于这种类型;虽然它不能实现抽象的'思想'，但它确实支持适应和持续改进。
有些人认为人工超级智能是第三种类型，但是现在，它更具理论性而非实际性。IBM公司的Watson击败Jeopardy冠军或亚马逊的Alexa回应请求可能模仿人类的反应，但到目前为止，计算机还没有真正的认知飞跃。相反，他们只是以比人类更快的速度访问大量大数据。就目前而言，人类终结者仍然是一个虚构小说-但是那些未能接受人工智能风险的对手的存在，这些竞争对手更快采用，并从数据实施中提取价值。
Netflix是数据驱动的领导者的主要例子。随着流媒体视频的普及和视频租用的不断增加。Netflix开始使用数据分析来增加用户群，增强客户保留率并为编程决策提供信息。该公司表示，其算法每年为客户保留节省10亿美元。此外，分析激发了Netflix制作的几个广受好评和粉丝喜爱的系列，其中包括House of Cards，Stranger Things和Orange是NewBlack。
克服从大数据中提取价值的挑战
虽然大多数公司都认识到实施大数据计划的重要性，但许多公司仍然在艰苦努力。许多挑战都是组织性的，从吸引和留住数据专家到打破组织数据孤岛，以更好地利用内部数据集。根据2017年“哈佛商业评论”的一篇文章，近70%的公司将建立数据驱动型文化作为优先考虑事项，但只有40%的公司达到了目标。
那么应该从哪里开始?首先，确定想要回答哪些关键业务问题。然后查看发现答案所需的数据类型。一些数据可能在内部提供。有些人可能需要一些努力从各个部门的孤岛中提取;有些可能在公共领域可用;有些可能通过数据即服务(DaaS)提供商提供。此外，考虑如何与主要利益相关者分享发现的见解。使数据可访问意味着消除技术术语，并讲述令人信服的故事。数据可视化为原始数据注入活力，使其在展示基本要点时更容易消化。