許多組織都在尋求以數據為中心，因此，其IT預算的很大一部分投資于大數據戰略。除了實施數據湖策略或掌握相關的技術障礙以更系統地收集和存儲數據外，利用數據實現真正的商業價值通常仍然面臨挑戰。

堅實的基礎

數據湖是一個集中式存儲庫，它使企業可以大規模存儲結構化和非結構化數據。這是開始數字化轉型路線圖的重要前提，盡管不一定足夠。一旦組織對數據的潛在價值變得更加敏感，而高管們將其視為競爭優勢，那么真正的旅程便開始了。

如果認為數據是新石油，那么數據科學就是將原始數據轉化為有用，有價值的信息的煉油廠，供業務利益相關者采取行動。雖然其他技術（例如商業智能儀表板和報告）可以從大數據中受益，但數據科學將釋放其真正價值。 具有更多（大）數據的目標不應在于創建更多儀表板或報告，而應在于實現更多自動化，智能，數據驅動的決策。人工智能（AI）和機器學習算法揭示了業務流程中的相關性和依賴性，否則它們可能隱藏在組織的數據中。然后，這些算法構成了更智能的IT解決方案的基準。

創造業務價值

預測模型有助于優化現有流程，更智能的應用程序能夠增強人為的決策，尤其是在高度重復的任務中。當今的深度學習算法已經能夠在某些任務（例如在預測性維護或質量控制的背景下應用的計算機視覺和模式識別）中實現超人的準確性。 作為工業4.0愿景的基礎，這些算法實現了數字化轉型的希望。在數據科學家從分析組織的數據中獲得的見解的推動下，更智能的IT應用程序可以改變企業的運營方式，實現更精確的自動化決策，同時使人類專家可以將精力集中在更高價值的任務上。

諸如AI，機器學習和數據科學之類的流行語都在每位高管的腦海中浮現。 但是AI之旅幾乎總是始于組織的原始數據。事先對更多（大）數據，實時數據和高質量數據進行了投資的組織擁有強大的大數據基礎架構，現在它們已經準備好提供預測模型的承諾，以實現更好的決策，并將成為真正的數據驅動型企業的寶貴基礎。

對于執行團隊來說，最大限度地利用該技術的關鍵是從以IT為中心的視圖（大數據IT基礎架構）過渡到以業務價值為中心的方法（如何利用收集的數據來優化生產過程）。團隊應尋求用于解決關鍵業務問題的數據或改善關鍵業務流程以降低成本，提高效率并提高質量。 簡而言之，您應該研究如何轉變業務并在市場中獲得競爭優勢。您可能會對組織可以通過打破數據孤島并允許對組織所有數據進行更開放的訪問而釋放的創新感到驚訝。

對于希望將大數據轉化為大價值的企業，最好遵循以下步驟：

• 戰略：數據戰略的任何變化都將需要執行團隊的承諾，以進行前期投資并為幾個初始項目提供試驗空間。并非所有項目都會成功，但是敏捷項目方法將使您快速失敗并迅速糾正過程。
• 準備：建立由業務領域專家和數據科學家組成的聯合工作組，以識別和確定優先級最高的項目。如果您沒有內部的數據科學人才，請找一個值得信賴的合作伙伴與業務利益相關者一起進行第一個項目。
• 執行：一旦確定了可以改變業務的高價值，支持AI的解決方案，就該大膽了。優先考慮產品上市時間和完善時間，并授權業務領域專家和數據科學家的聯合工作組在執行團隊的大力支持下從頭到尾運行該項目。
• 增強：之后，在內部共享用例，以供其他團隊學習，投資以加速采用。請記住，將AI的業務部署作為最終目標，因為這將是AI真正的投資回報率出現的地方。

盡管（大）數據是基礎，但更智能，數據驅動的決策可帶來業務價值。

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