大数据的三大困境

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大数据，作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是，如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功，新挑战的出现需要更为明智的策略。

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，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出现在企业和成功之间的三大困境。

我们坚信，机器学习、人工智能未来很快会接管世界，至少是人类的大部分工作。然而现实正一步步向我们推进，我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。人类工作和机器学习结合才是最好的结果。

过去，企业一直专注于挖掘自己拥有的数据，并发现和收集其他组织拥有的数据。但现在，企业需要一些战略转移，有意识的创造所需的数据，用于销售新产品和服务，满足业务目标的需要。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，针对客户的需要，有针对性的收集和提供数据。

在大数据领域最后的几个攻坚战之一就是提升用户的体用体验了。以现在的趋势看来，使用自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。

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法规和其他法规的要求而进行的更细粒度的控制。公司不仅需要控制谁可以访问哪些数据，也需要知道数据的来源（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）和其他有关的信息管理的可靠性，安全性和问责。

管理和跟踪多个云环境是相当繁重的任务，随着更多的数据、应用程序和处理能力转移到云计算中，企业可以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，但我们需要做的是仔细考虑构建云管理全球企业的好方法。

自助服务在今天非常流行，它将数据与数据分离，并让用户负责它。不幸的是，在大多数情况下，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。