大數據是公司的機密信息存儲。就像航班的黑匣子包含旅途中發生的一切一樣，大數據收集有關組織的所有信息并將其存儲在一起。

大數據描述了結構化和非結構化的大量數據，這些數據每天都會淹沒企業。大數據存儲分散在各種計算機上，因為單個系統無法管理如此大的數據。大數據被認為是可靠且有用的資源，因為可以使用AI應用程序對其進行分析。該分析可以做出預測并做出可以增加公司收入的決策。

一項記錄表明，人類每天會創建2.5億個字節的數據。如果充分利用所有這些數據，它們肯定會幫助人類更好地了解未來。但是，數據在商業領域中起著至關重要的作用。明確地說，數據是資產的價值，這將有助于公司通過分析獲得未來的想法。2016年世界經濟論壇估計，到2030年，全球商業和社會價值增加100萬億美元。

但是要感謝AI技術的入侵。普華永道和麥肯錫估計，到2030年，美國的GDP每年將增加15.7萬億美元和13萬億美元。技術之船正處于AI湖大數據，深度學習，機器學習，物聯網，云計算等應用之間的中途航行。

隨著AI技術帶來的新興解決方案的影響，在維護可靠來源方面面臨挑戰的企業將獲得解決方案。但是，公司在談論大數據時會面臨一些重大挑戰，如果他們準備進行技術變革，則可以解決這些挑戰。

大數據給企業帶來的挑戰

• IT源系統的多樣性

存儲數據是一個復雜的過程，維護時會增加并發癥。財富500強企業平均擁有數百個企業IT系統。由于格式不同，跨數據源的引用不匹配以及重復，大多數文件處于混亂狀態。

• 管理高頻數據

實時數據流。存在諸如數據審查之類的問題，例如，對于海上低壓壓縮機的排氣溫度的讀取本身僅是有限的值。但是，結合環境溫度，風速，壓縮機泵轉速，以前的維護操作歷史和維護日志，可以為海上鉆機操作員創建有價值的警報系統。

• 與數據湖一起運作

數據湖是一個集中式存儲庫，可以存儲任何規模的結構化和非結構化數據。將組織的所有數據放在一個窗口中不會帶來任何好處。它不僅使數據位于孤立的企業系統中，還激起了數據的復雜性。

• 組織各種數據內容

無法保證數據采用單一格式。公司通過圖像，文件，視頻，文檔等收集數據。但是，它們被放在稱為大數據的同一個屋檐下。因此，在進行分析之前，很難區分它們并將其置于不同的渠道，并且涉及許多機制。另一個麻煩是數據的清晰度，有些文件甚至不符合最低清晰度要求。

• 采用新興的AI工具

人工智能工具正在發芽，在管理大數據時，它們非常有用。企業IT和分析團隊需要提供工具，使具有不同水平的數據科學能力的員工能夠使用大型數據集并使用統一的映像執行預測性分析。

揭秘大數據問題的一些方法

第一步是過濾數據，并將其作為相關數據集的不同文件放置。其中包括忽略重復的數據文件并填補不可用數據的空白。

用信號通知或標記結果對數據分析很重要。例如，如果基于AI的預測性維護進行了分析，則源數據集很少會標識實際的故障標簽，而從業人員則必須根據故障代碼和技術人員的工作指令等因素組合來推斷故障點。

大數據可以尋求數據科學方面的幫助，而數據科學是分析和預測方面的專家。如今，數據科學家可以使用多種算法庫。他們可以來尋求幫助。機器學習算法也很有用，因為它促進了接收新數據，生成輸出并根據輸出做出一些動作或決策的需求。

大數據問題，如清晰度不佳，非結構化數據，數據湖等，都是可以借助機器學習和數據科學應用程序揭開神秘面紗的麻煩。可以采用多種方式以適當的格式排列數據并加以利用。由公司決定采用合適的技術。

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