大數據最近一直在媒體上，但其定義和使用仍然使一些企業決策者望而卻步。他們的企業在商業智能（BI）流程和應用程序上投入了大量資金，如果他們所做的事情將以新的名稱“大數據”幸福地生活，他們會感到困惑。很多時候，不幸的是，他們今天所做的事情真的很棒是不同的。

另一場Catchphrase戰爭正在進行中

盡管大數據是一個相對較新的主題，但它已經收集了大量新的標語，解決了數據收集方式，數據分析方式以及使用方式。我們來看看其中的幾個。

在野外看到的一些大數據Catchphrases

隨著供應商構建產品并提供旨在處理大數據整體或更大領域的某些部分的服務，他們通常會提出自己的標語。希望他們的短語將主宰其他人。這允許他們聲稱他們發起了這個概念并且所有其他供應商都遵循它們。

在“機器智能”的旗幟下，業界已開始談論“人工智能”，“深度學習”和“機器學習”這些術語可用于描述產品如何在企業可以學習之前使用數據數據。它還可用于描述工具如何在數據中找到模式和異常，以幫助企業的數據科學家。

如果我們關注數據的使用方式，我們會聽到諸如“預測分析”，“智能風險評估”，甚至“大數據分析”等短語。當部署大數據技術以改進時，這些標語已被大量使用系統和應用程序操作，網絡性能和數據以及應用程序安全性

隨著行業的發展，新的流行語會經常出現。這通常意味著供應商正試圖以新的方式定位他們的產品和服務，而不是在底層技術上提供大量的進步。

最后，當供應商揮動大數據旗幟時，他們通常會談論企業如何檢查大量到極大量的數據，以找出以前隱藏的模式，利用各種數據類型的能力，以及進行有用的關聯基于新的理解，使他們能夠采取快速行動。通常，區別特征是這些技術的部署地點和方式。

企業決策者需要提出的關鍵問題是“什么是業務或組織影響？”和“大數據是否需要我們更多地了解并開始使用？”。

BI就是關于檢查已知的東西

BI“利用軟件和服務將數據轉化為可操作的情報，從而為組織的戰略和戰術業務決策提供信息。BI工具訪問和分析數據集，并在報告，摘要，儀表板，圖形，圖表和地圖中顯示分析結果，為用戶提供有關業務狀態的詳細信息。“換句話說，BI是企業要求的系統方式問題并從他們的信息系統中獲得有用的回應。

最后，BI基于企業知識，即正在發生的事情以及跟蹤和理解所發生事件的需求。為此，企業構建流程和系統以收集所需數據，對其進行分析，然后根據該分析報告結果。企業知道需要跟蹤什么，如何分析數據，甚至如何報告分析以及應該通知誰。

BI成為許多供應商的大賺錢者。他們開發了構建并利用“數據倉庫”的工具，并提供了復雜的工具，為決策者提供有用的儀表板和報告工具。

大數據在幾個重要方面與BI有關，但卻有所不同。

大數據

另一方面，大數據被認為是處理大量數據，但其范圍更廣，特別是在探索以前的未知數據時。通常，目標是通過篩選企業自己的操作和機器數據來了解要問的問題。一旦知道了這些問題，BI流程就可以用于其他探索和報告，但大數據的一個更有趣的用途是在業務事件發生時將分析集成到業務運營中。因此，這不僅僅是一種更好地解釋所發生事情的方法。大數據可以直接影響業務結果。

大數據目前面臨的挑戰

大數據希望解決的挑戰是：

????????如何有效地捕獲和存儲如此大量的數據

????????如何分析這些數據，以便企業能夠更好地了解自己的運營或客戶需求以及如何滿足這些需求

????????如何收集如此大量的數據并直接支持處理和分析。特別是以安全的方式解決越來越多的隱私法規問題

????????企業如何篩選數據，提出重要問題并將結果可視化。

????????減少延遲和延遲，以便將分析結合到企業的運營中。

?另一種看待這種情況的方法是企業并不完全了解正在發生的事情。它已觀察到其業務運營或客戶要求的變化，但并未完全了解正在發生的情況。它可能已經看到收入，客戶滿意度或競爭環境變化的突然，意外增加或減少。能夠實時適應這些變化提供了顯著的競爭優勢。特別是在商業智能方面，重點是提供缺乏集成自動化的業務洞察力，以實現這些洞察力所暗示的變化。

??意外的變化

??當企業經歷意外或突然的變化時，他們通常會開始確定他們之前錯過的“為什么”和“如何”。

??例如，競爭對手可能突然進入市場。舊的競爭對手可能會被被視為外人的公司消失或被收購。相鄰市場可能已開始與其市場合并并發生沖突，從而導致意外情況和所謂的不良變化。

??巨大的數據存儲可能提供線索

??很多時候，這些企業有一個巨大的已經已經積累了很長時間的數據存儲，但它根本不知道該怎么辦。它可能包含運營數據，包括銷售數據，生產數據，研究數據和天氣數據。它還可能包含來自銷售點設備或制造過程控制系統的大量數據。它也可能包含對監管變化或其他經濟變化的理解。

??在了解了“大數據”概念之后，企業決策者被鼓勵系統地評估這些數據并尋找模式和異常。這些有價值的信息可以為最近到達的數據提供適當的背景信息。因此，當加載網頁時，可以基于與流式傳輸和實時動作相結合的深度歷史數據來優化客戶體驗。

??最后，他們發現要問的新問題，幫助他們了解發生的事情并提升洞察力。這越來越意味著他們逐漸理解他們需要自動化更靈活的響應，這是由機器學習驅動的，可以識別上下文和意義，從而可以改善企業自身的實踐。當然，他們的目標是增加收入，降低成本，或兩者兼而有之。

??企業很快就會了解到需要新的工具和專業知識

??一旦企業開始利用大數據，決策者很快就會發現它需要一套不同的工具和專業知識。起初，這個區域可能看起來需要企業“煮沸海洋”才能從整個過程中獲得任何價值。當然，這可能是耗時的，并且最終不會導致在過程開始時期望的價值。

??我們建議最好尋找一些很有可能創造新價值或學習的簡單事物。這種學習應該為當前的業務線，產品或服務帶來新的機會和/或改變思路，而不是對開始時顯而易見的事情進行痛苦的研究。

??一旦進入這個旅程，企業很快就會發現，來得太晚的寶貴見解并不那么有價值。它了解到它需要更快地“讀取茶葉”。它也很快就會知道，在不自動化流程的情況下反復做同樣的事情意味著任何好處都可能在流程本身產生的時間和成本增加的情況下被淹沒。

?通常，企業也會開發出可能被認為是20/20后見之明的東西。也就是說，它意識到它“知道”組織中的某個地方即將發生變化，甚至知道如何處理這些變化。有時它會意識到它利用了這些知識并獲得了一些重要的好處。其他時候，它得知它沒有利用這些知識，并被事件“愚蠢”。

現在是時候了

大數據工具和流程已經發展到足以使企業現在可以安全地學習如何利用它們。他們很快將學到的是，這個領域已經迅速開發出新工具，新方法，新思維方式。許多專家認為數據物流是關鍵

不要一個人去

?現在大數據的概念已經有時間發展，企業決策者不再需要感覺他們是獨立的，沒有地圖，沒有既定的道路，也沒有指南。許多供應商現在提供可以充分利用的工具，既定流程和專業服務。記住從小開始，收集經驗并獲得實際價值。