大数据将如何在不久的将来彻底改变商业场景：第 2 部分

大数据引发了公司和公司如何在全球开展业务的重大转变。 未来，许多需要人工干预的功能领域将实现自动化。 就像亚马逊建议“买书”一样，LinkedIn 建议“你可能认识的人”，Facebook 会弹出你可能喜欢的页面； 同样的技术很快将应用于其他领域。 例如，推荐治疗方法、诊断疾病，或许还有在犯罪之前识别罪犯。

未来几年，大数据肯定会改变游戏规则。 将大数据实践和技术引入组织的集体效应将导致转型变革。 大数据可以影响整个组织的各种职能，从重新定义产品开发、优化供应链、对客户关系产生积极影响、以业务数据为中心、改进运营等等。 高级管理人员必须开始考虑他们的公司如何从大数据实施中获得的洞察力中受益。

2017 年及以后的大数据预测

随着我们进入 2016 年并很快迎接 2017 年，更多的传感器、设备、技术、企业甚至人员将加入大数据的行列。 以下是大数据最有可能彻底改变业务的领域。

物联网 (IoT)

大数据云服务是物联网的幕后魔力。 甲骨文大数据高级分析副总裁 Neil Mendelson 表示，扩展云服务不仅可以捕获传感器数据，还可以将其输入到大数据算法和分析中，以有效利用这些数据。 此外，安全的物联网云服务将帮助制造商创建新产品和服务，从而安全地对分析数据采取行动，无需人工干预。

工业互联网融合了机器学习、机器对机器和大数据通信，以实时识别模式并调整业务运营。 不久之后，工业互联网将按照定义扩展以包含物联网。 很快，实时数据流将改变工业互联网的可能性，使用户能够调整流程、提出关键问题或立即查看特定模式。 制药、能源、信息技术、通信、银行和农业等整个行业都将受到同时检查历史和实时数据以做出明智和快速的业务决策的能力的重大影响。

作为一个信息和数据本身将成为我们基本贸易商品的社会，我们将不断进步。 随着我们的机器对机器和自动化网络满足我们的日常需求，微许可、交易和货币化信息交换将成为重要任务。 拥有数据、评估数据、创新和改进将成为行业和企业成功的基础。

机器学习

大数据无处不在，并融入到我们的日常活动中，例如在线购物、阅读地图，甚至旅行。 在未来，技术专家和公司将把注意力从大数据转移到机器学习上，并提供积极的见解。 此外，主动智能将成为公司利用机器学习和预测分析等技术提供解决方案的新焦点，这些解决方案可以 24/7 全天候评估数据并在重要事件发生时通知我们。

另一方面，人工智能 (AI) 令人兴奋。 大公司甚至初创公司都在对人工智能进行重大投资。 然而，商业成功将属于那些应用更多机器学习技术来解决日常问题的公司，例如提供更个性化的产品促销、服务和推荐，而不会大张旗鼓或大惊小怪。 能够将未来的想法转化为可在整个组织中有效使用的可管理的实际应用程序的公司将获得更多的投资回报和收益。 2017 年，属性图 (PG)、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等 AI 技术将被应用于常规或常规数据处理挑战。 尽管 PG、NLP 和 ML 已经可以作为大数据中的应用程序编程接口 (API) 库访问，但新的转变将包括在支持数据科学、实时分析和应用程序的信息技术工具中广泛使用这些技术。

卫生保健

认知计算和人工智能将塑造个性化医疗的方式，帮助挽救患有罕见疾病的人的生命，并在未来几年改善医疗保健状况。 今天，尽管美国总统巴拉克奥巴马在 2015 年美国议会演讲中提出了精准医学倡议，但美国只有 16% 的医院使用预测分析。 然而，最近将人工智能应用于大数据预测分析的技术进步使得通过映射基因组数据与患者的电子病历来实施个性化医疗成为可能，并可以回答有关药物或罕见疾病治疗的问题。 过去，由于样本量小，对新疾病及其治疗的医学研究成本高昂，但大数据中的大数据集似乎更可行。 现在，通过回答有关针对女性、老年人、儿童和不同种族等亚人群的潜在治疗方法的问题，或许可以利用精准医学。

预防犯罪

为了在犯罪之前识别潜在的犯罪分子，执法机构，尤其是西方的执法机构，正在转向大数据。 公开共享的信息以及执法部门和地方当局提供的情报信息和数据有助于警方在麻烦开始之前更准确地发现违规者和犯罪活动。 因此，执法机构往往反应较少，从而降低了开枪或逮捕错误人的风险。 此外，这些警察一旦从藏身之处出来，就会专注于犯罪热点，以抓住犯罪分子。 通过大数据分析，计划中的任务已协助执法机构降低或控制全球主要城市的犯罪率。

应对自然灾害

每年，洪水、地震、干旱或其他自然灾害导致数十亿美元和数千人丧生。 数据科学家认识到使用数据挖掘技术评估自然灾害以帮助了解趋势、分析人口脆弱性和预测未来灾害的价值。 此类分析的目的是协助世界各国政府开展救援工作、应急响应，并制定未来减轻自然灾害的战略。 大数据和数据科学技术的最新发展帮助数据科学家经济而准确地采用描述性和预测性技术。 这些技术通过分析过去的事件以确定可能识别处于危险中的人群并改进未来灾害预测的模式，在识别易受自然灾害影响的人群方面非常有用。

大数据对企业的影响

美国科技公司 9Lenses 的首席执行官埃德温·米勒 (Edwin Miller) 表示，大数据对企业产生了重大影响，从供应链运营、产品开发到客户关系，并将继续如此。 尽管许多人可能不了解大数据，但它确实对不少传统业务产生了影响。

总部位于美国的第一资本金融公司就是一个很好的例子。 1990 至 2000 年代期间，信用卡行业采用统一定价模式，向每位消费者收取相同的价格，但第一资本除外。 该公司利用基于人口统计和公共信用数据的统计模型向客户提供定制产品。 这项创新使公司从 1995 年到 2003 年实现了 33% 的复合年增长率 (CAGR)。因此，不少银行更加关注大数据分析，使它们的年净收入实现了 17% 的增长，与 2009 年至 2015 年期间美国银行 11%、花旗集团 11% 和摩根大通 6% 等美国顶级银行相比。

沃尔玛不断使用大数据分析来改善运营、产品和服务。 在 1990 年代，该公司借助称为零售链接的系统将每种产品记录为数据，从而改变了零售业。 该系统使供应商能够通过监控他们的数据来监督和组织他们的产品和服务，包括库存周转率、库存量、毛利率和库存百分比。 因此，他们实现了低库存风险和其他相关成本。

劳斯莱斯也在应用大数据，这反过来又改革了飞机发动机制造。 这家豪华汽车制造商定期监控大约 3,600 台发动机，每台发动机都有多个传感器来预测可能发生故障的地点和时间。 该公司已将其业务从销售发动机转变为销售优质发动机和监控服务，根据使用、维修和更换向客户收费。 目前，该服务占其飞机发动机部门年收入的 68% 以上。

结论

随着大数据的不断发展，大数据带来的变化将改变企业、组织乃至社会，这一点是相当明显的。 大数据将留在这里，企业需要适应这种新范式。 公司可能会推迟或推迟实施大数据战略，但显然已经实施战略的公司表现优于同行。 因此，如果您的公司也想在蓬勃发展的大数据时代创造和提供产品和服务，那么现在就制定您的大数据战略。

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