專家們預測，到2025年，數據宇宙(或稱數據宇宙)的范圍將達到180澤字節。這是一個真正令人難以置信的數字，突出了大數據的指數增長。《數據戰略：如何從大數據，分析和物聯網世界中獲利》這一文章提供了一些觀點，并指出世界上90%的現有數據是在過去兩年中產生的。
不幸的是，可用數據的數量和種類并不總是等同于價值。
企業如何有效利用大數據?哈佛大學的Gary King認為“大數據與數據無關!”他寫道，“盡管數據的數量和多樣性的增加令人嘆為觀止，但數據本身并不是大數據革命所帶來的。分析使數據在過去幾十年中可行的進展也是必不可少的。“這就是人工智能(AI)的用武之地。
讓人工智能走出科幻領域
人工智能經常被誤解，根植于好萊塢電影對機器人和操縱大型機的刻板印象。但人工智能的現實遠沒有那么邪惡。人工智能可以分為兩種主要類型：
狹義-也稱為弱人工智能，狹義人工智能可以為特定任務利用大數據。例如，預測分析可用于識別數據中的模式和相關性，從預測天氣到分析新聞數據以預測風險。 通用-也稱為強人工智能，通用人工智能涉及人類的認知能力。盡管如此，這些認知技能還是有限的。機器學習屬于這種類型;雖然它不能實現抽象的'思想'，但它確實支持適應和持續改進。
有些人認為人工超級智能是第三種類型，但是現在，它更具理論性而非實際性。IBM公司的Watson擊敗Jeopardy冠軍或亞馬遜的Alexa回應請求可能模仿人類的反應，但到目前為止，計算機還沒有真正的認知飛躍。相反，他們只是以比人類更快的速度訪問大量大數據。就目前而言，人類終結者仍然是一個虛構小說-但是那些未能接受人工智能風險的對手的存在，這些競爭對手更快采用，并從數據實施中提取價值。
Netflix是數據驅動的領導者的主要例子。隨著流媒體視頻的普及和視頻租用的不斷增加。Netflix開始使用數據分析來增加用戶群，增強客戶保留率并為編程決策提供信息。該公司表示，其算法每年為客戶保留節省10億美元。此外，分析激發了Netflix制作的幾個廣受好評和粉絲喜愛的系列，其中包括House of Cards，Stranger Things和Orange是NewBlack。
克服從大數據中提取價值的挑戰
雖然大多數公司都認識到實施大數據計劃的重要性，但許多公司仍然在艱苦努力。許多挑戰都是組織性的，從吸引和留住數據專家到打破組織數據孤島，以更好地利用內部數據集。根據2017年“哈佛商業評論”的一篇文章，近70%的公司將建立數據驅動型文化作為優先考慮事項，但只有40%的公司達到了目標。
那么應該從哪里開始?首先，確定想要回答哪些關鍵業務問題。然后查看發現答案所需的數據類型。一些數據可能在內部提供。有些人可能需要一些努力從各個部門的孤島中提取;有些可能在公共領域可用;有些可能通過數據即服務(DaaS)提供商提供。此外，考慮如何與主要利益相關者分享發現的見解。使數據可訪問意味著消除技術術語，并講述令人信服的故事。數據可視化為原始數據注入活力，使其在展示基本要點時更容易消化。
然而，通過適當的人員，流程和數據集，組織可以從機器學習、預測分析和其他數據實施中獲得可操作的商業智能和可衡量的投資回報率(ROI)。
發現隱藏的見解-人工智能可以幫助公司檢測從客戶流失的根本原因到可以激發新產品或服務的新興趨勢的模式。使用公司、行業和經濟數據進行回歸建模可以幫助組織了解政府政策或市場變化的實時影響和長期后果。新聞和社交媒體數據的分析可以補充內部客戶數據，以增強營銷范圍和有效性。
自動化業務流程-對沖基金可利用先進的人工智能分析實現高頻交易，從識別導致執行不良交易的模式和從這些模式中“學習”，以改善未來的交易表現，從而根據歷史和目前的市場數據。銀行可以利用機器學習算法和預測分析來自動化欺詐檢測，或快速識別客戶的制裁風險。
減少中斷-缺乏洞察力往往是破壞性事件的核心。借助預測分析和物聯網(IoT)數據，制造商可以通過了解何時需要進行預防性維護來避免生產放緩，從而避免裝配線上的中斷。同樣，數據分析使PR和營銷組織能夠在危機或機遇出現時加快響應速度。
實現節約-大數據和分析支持的運營效率可以減少開支，同時為人工智能無法完成的工作釋放人力資源。此外，優化決策的能力-無論是與股票交易者的買入/賣出決策相關還是推出新產品-都為創造可衡量的價值打開了大門。
隨著機器學習和預測分析變得更加復雜，企業可以根據證據做出決策，深度學習將更加突破界限，更好地解決問題和理解語言。那么你準備好了嗎?