兩個系統(tǒng)的共存

利用機器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法來分析任何組織的大數(shù)據(jù)可以解決多個垂直領(lǐng)域的問題，并以更快的速度和可靠性預(yù)測業(yè)務(wù)未來。數(shù)據(jù)分析已經(jīng)在商業(yè)智能領(lǐng)域長期以來為任何企業(yè)的特定問題提供“點解決方案”。

例如，客戶流失預(yù)測，還款風(fēng)險計算，客戶默認傾向，促銷價格點優(yōu)化等已成為保險，電信，快速消費品，零售，銀行和金融服務(wù)等領(lǐng)域的一些突出點解決方案。雖然業(yè)務(wù)分析提供商提供的傳統(tǒng)“Causative模型”解決方案有助于解釋業(yè)務(wù)問題的基本解釋以及針對業(yè)務(wù)問題的任何糾正措施，但它通常不會提供實時的系統(tǒng)方法。

大數(shù)據(jù)分析不僅可以開發(fā)高速可靠的解決方案，還可以組織各種結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的公司和外部數(shù)據(jù)來源，用于多種系統(tǒng)用途。

大數(shù)據(jù)分析源于數(shù)據(jù)科學(xué)，它包括數(shù)學(xué)，統(tǒng)計學(xué)和許多其他科學(xué)工具，用于分析不斷增長的數(shù)據(jù)。在AI應(yīng)用程序和機器學(xué)習(xí)的幫助下，執(zhí)行預(yù)測分析，將結(jié)果分類到滿足不同業(yè)務(wù)垂直需求的各個領(lǐng)域。這些準確的預(yù)測有助于非常有效地突出業(yè)務(wù)增長。

看看最近的報告，選擇大數(shù)據(jù)和分析的公司發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變，電信和金融服務(wù)是選擇這一點的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。事實上，大數(shù)據(jù)的巨大影響已經(jīng)被行業(yè)巨頭所預(yù)見，科學(xué)正在與物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)（IoT / IoS）相結(jié)合，以利用組織的最大優(yōu)勢。這突顯了這樣一個事實，即分析將首次從真正的整體解決方案轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)階段。

大數(shù)據(jù)分析三個核心優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)分析有三個主要優(yōu)勢 - 這些是通過分布式計算實現(xiàn)的周轉(zhuǎn)速度，通過虛擬采用任何數(shù)據(jù)源來改變限制，以及能夠流失更大量的數(shù)據(jù)。盡管組織仍然對其現(xiàn)有數(shù)據(jù)和BI系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)的共存感到困惑，但為組織帶來利潤的潛在潛力迫使他們采取主動。

目前，大數(shù)據(jù)可能無法取代現(xiàn)有的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，因此這兩個系統(tǒng)將共同駐留在工作空間中，直到組織能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和復(fù)雜性。相關(guān)的更重要的問題是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和內(nèi)部能力的劃分。由于組織更愿意在其場所保留某種機密和核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并且只向海外發(fā)布非核心數(shù)據(jù)，因此正在實施混合數(shù)據(jù)云，在內(nèi)部和離岸之間劃分數(shù)據(jù)和工作區(qū)。由于這兩個復(fù)雜性，公司的決策者，IT負責人和服務(wù)提供商必須積極設(shè)計大數(shù)據(jù)攝取途徑否則會顯著降低投資回報率。

從解決方案提供商的角度來看，所有點解決方案都應(yīng)成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的一部分，并成為服務(wù)平臺的一部分。這種平臺即服務(wù)在大數(shù)據(jù)科學(xué)中變得相關(guān)，并且不僅在提供各種解決方案以供選擇方面發(fā)揮重要作用，而且還將Capex驅(qū)動模型帶到Opex驅(qū)動模型中。選擇現(xiàn)代易過時和昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施，如固態(tài)硬盤，這是一種高性能環(huán)境，加上內(nèi)存技術(shù)，可能只適用于基于云的Opex模型

大數(shù)據(jù)分析助力企業(yè)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)的開展

大數(shù)據(jù)可以對面向基礎(chǔ)設(shè)施的業(yè)務(wù)產(chǎn)生巨大影響，因為在這個領(lǐng)域，再加上IOT / IOS（物聯(lián)網(wǎng)或服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)），它將產(chǎn)生更明顯的影響。包括制造和零售在內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)可以從大數(shù)據(jù)科學(xué)中獲益 機器級或客戶界面級干預(yù)有巨大的空間來增加商業(yè)機會。這些干預(yù)措施通常包括客戶營銷機會和降低風(fēng)險的需求。網(wǎng)絡(luò)安全也受益于大數(shù)據(jù)的進步，因為基于實時傳統(tǒng)或基于人工智能的模式識別和聚類算法對于最大限度地降低安全性和交易風(fēng)險非常有用。

政府和公共部門大數(shù)據(jù)的最大投資者

政府和公共部門機構(gòu)一直是大數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最大投資者之一。從宏觀建模（市場水平模型）到微觀建模（實體/交易級別風(fēng)險模型）到360分析，到2020年，這種實施在印度的貨幣潛力值可達數(shù)十億美元。

政府和公共部門的全球范圍是相同的乘數(shù)，值得在2020年500億美元的大數(shù)據(jù)總市場規(guī)模中得到通知（資料來源：Statista 2018）。無論大數(shù)據(jù)和分析的機會是什么，最初的可證明的成功對于大數(shù)據(jù)來說仍然很重要，以確保在該領(lǐng)域的持續(xù)投資。這一增長故事的最大威脅可能仍然是使大數(shù)據(jù)實施成功所需的高質(zhì)量技能。

（來源：因果樹）