CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):實際上,每個企業(yè)都有大量的“黑暗數(shù)據”,以Weblog、機器日志和從石油鉆塔、渦輪引擎到醫(yī)院病人的各種傳感器的日志等形式存在著。問題是:你是否有計劃從你的黑暗數(shù)據中創(chuàng)造商業(yè)價值?
這是數(shù)據驅動的數(shù)字轉型時代。你的企業(yè)正在尋找方法與客戶進行更密切的接觸,改進決策,提高生產效率,或者提供更好的客戶體驗。你可能有大量的需要在內部處理的數(shù)據。
這是數(shù)據驅動的數(shù)字轉型時代。你的企業(yè)正在尋找方法與客戶進行更密切的接觸,改進決策,提高生產效率,或者提供更好的客戶體驗。你可能有大量的需要在內部處理的數(shù)據。
我們將“黑暗數(shù)據”定義為大型的、通常是非結構化的數(shù)據集,這些數(shù)據集來自于內部和外部資源,而這些數(shù)據目前并沒有用于創(chuàng)建提供業(yè)務價值的洞察力。可以利用黑暗數(shù)據來檢測客戶購買、金融交易欺詐、供應鏈問題、衛(wèi)生保健行業(yè)適用模型、產品生命周期問題等關鍵模式。
挑戰(zhàn)在于能夠訪問和使用數(shù)據來傳遞有用的見解,從而驅動業(yè)務價值。黑暗數(shù)據本質上是巨大的,非結構化的,難以理解的。
不僅僅是數(shù)據量,數(shù)據復雜性是一個更大的問題。這些黑暗數(shù)據大多沒有結構,也沒有一個未知的結構,這使得要從中獲取有用的商業(yè)見解變得更加的困難。
利用這些極其龐大的數(shù)據集將推動生產力和創(chuàng)新的新浪潮。根據MGI和麥肯錫的商業(yè)技術辦公室的研究,企業(yè)將利用數(shù)據以多種方式創(chuàng)造價值:
- 通過使信息變得透明,數(shù)據可以在更大程度上用來提高盈利能力。
- 當企業(yè)以數(shù)字形式創(chuàng)建和存儲越來越多的事務性數(shù)據時,他們可以收集精確的、詳細的性能數(shù)據,以揭示變化和提高績效。
- 可以利用黑暗數(shù)據來檢測客戶購買、金融交易欺詐、供應鏈問題、衛(wèi)生保健行業(yè)適用模型、產品生命周期問題等關鍵模式。
數(shù)據的黑暗面
有了所有的數(shù)據承諾,就有不利的一面。這些數(shù)據類型的特征不僅僅是數(shù)據量大,還包括它們的速率、多樣性和可變性。“數(shù)據漂移”通常用于描述這些新數(shù)據類型中數(shù)據的波動,這些數(shù)據對試圖收集和理解新數(shù)據的企業(yè)構成了嚴重的挑戰(zhàn)。在2016年進行的一項調查中,25%的受訪者表示,他們放棄了從數(shù)據中獲得分析性見解的努力,因為他們無法衡量收集到的數(shù)據。每個人面臨的問題是,當數(shù)據“漂移”時,可能導致數(shù)據集成中斷,并突然關閉業(yè)務流程。
不僅現(xiàn)有的數(shù)據管理架構不適合處理這些文件,許多企業(yè)都缺少必要的分析和管理才能來驅動所有這些數(shù)據的價值。麥肯錫表示,僅美國就面臨缺乏深度分析技能人才的問題。
簡單地說,讓你的數(shù)據變得更有意義,更不要說把它轉換成可以讓你基于數(shù)據做出更好決策的工具,這是一項不可能完成的任務。在數(shù)字方面,世界上僅有不到0.5%的數(shù)據實際上正在被分析利用。企業(yè)數(shù)據豐富,但信息貧乏。
機器學習的承諾:
機器學習有望給市場帶來新產品,比如自動駕駛汽車,而且已經提供了一個復雜的關于人類基因組的數(shù)據收集,這些數(shù)據被用來提供高度個性化的醫(yī)療保健。
自上世紀90年代末以來,企業(yè)一直在使用人工智能工具來分析信息。幾十年來,大型信用卡處理器一直在使用人工智能檢測和防止欺詐。商業(yè)情報公司利用算法為企業(yè)主提供報告、儀表盤和其他數(shù)據的可視化顯示。
然而,這些任務只能通過已經被識別、清洗、準備和清潔的數(shù)據來實現(xiàn)--換句話說,是那些已經被發(fā)現(xiàn)并被帶進了光明的數(shù)據。
機器學習能被用來闡明黑暗數(shù)據嗎?機器擁有處理海量數(shù)據的處理能力,利用數(shù)學和其他工具將數(shù)據轉化為有意義的信息,為什么不呢?
雖然聽起來很簡單,但這一領域仍處于起步階段。企業(yè)正在努力適應他們的數(shù)據管理架構來掌控容量和速率。
為黑暗數(shù)據制定計劃:
我們的目標是提供可信的相關信息,并及時提供數(shù)據,以推動你的企業(yè)變革。因此,擁有一個智能的數(shù)據發(fā)現(xiàn)工具,可以幫助查找數(shù)據并了解整個企業(yè)中的數(shù)據分布和擴散,這是解決黑暗數(shù)據問題的第一步。
將新數(shù)據放到不同的系統(tǒng)中,并將它們放到你的操作中,這將是你從數(shù)據中獲取價值的下一個關鍵步驟。許多企業(yè)正在尋找方法來加速跨越門檻的過程,同時正在努力適應這些類型數(shù)據的不斷變化和變化。
從黑暗數(shù)據中交付業(yè)務價值
IT企業(yè)正面臨著從解決這一挑戰(zhàn)中獲取價值的挑戰(zhàn),這將需要新的思考。舊的管理黑暗數(shù)據的方法不會是大規(guī)模的。為了滿足數(shù)據驅動的數(shù)字轉型的需求,我們將采取更多的措施。你需要人工智能和機器學習工具的力量,以自動化理解、管理和從黑暗數(shù)據中提取有價值的信息。
是時候對你的黑暗數(shù)據方法進行不同的思考了。你有計劃了嗎?
聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載