许多组织都在寻求以数据为中心，因此，其IT预算的很大一部分投资于大数据战略。除了实施数据湖策略或掌握相关的技术障碍以更系统地收集和存储数据外，利用数据实现真正的商业价值通常仍然面临挑战。

坚实的基础

数据湖是一个集中式存储库，它使企业可以大规模存储结构化和非结构化数据。这是开始数字化转型路线图的重要前提，尽管不一定足够。一旦组织对数据的潜在价值变得更加敏感，而高管们将其视为竞争优势，那么真正的旅程便开始了。

如果认为数据是新石油，那么数据科学就是将原始数据转化为有用机器学习 算法总结，有价值的信息的炼油厂，供业务利益相关者采取行动。虽然其他技术（例如商业智能仪表板和报告）可以从大数据中受益，但数据科学将释放其真正价值。具有更多（大）数据的目标不应在于创建更多仪表板或报告，而应在于实现更多自动化，智能，数据驱动的决策。人工智能（AI）和机器学习算法揭示了业务流程中的相关性和依赖性，否则它们可能隐藏在组织的数据中。然后，这些算法构成了更智能的IT解决方案的基准。

创造业务价值

预测模型有助于优化现有流程，更智能的应用程序能够增强人为的决策，尤其是在高度重复的任务中。当今的深度学习算法已经能够在某些任务（例如在预测性维护或质量控制的背景下应用的计算机视觉和模式识别）中实现超人的准确性。 作为工业4.0愿景的基础机器学习 算法总结，这些算法实现了数字化转型的希望。在数据科学家从分析组织的数据中获得的见解的推动下，更智能的IT应用程序可以改变企业的运营方式，实现更精确的自动化决策，同时使人类专家可以将精力集中在更高价值的任务上。

诸如AI，机器学习和数据科学之类的流行语都在每位高管的脑海中浮现。 但是AI之旅几乎总是始于组织的原始数据。事先对更多（大）数据，实时数据和高质量数据进行了投资的组织拥有强大的大数据基础架构，现在它们已经准备好提供预测模型的承诺，以实现更好的决策，并将成为真正的数据驱动型企业的宝贵基础。

对于执行团队来说，最大限度地利用该技术的关键是从以IT为中心的视图（大数据IT基础架构）过渡到以业务价值为中心的方法（如何利用收集的数据来优化生产过程）。团队应寻求用于解决关键业务问题的数据或改善关键业务流程以降低成本，提高效率并提高质量。 简而言之，您应该研究如何转变业务并在市场中获得竞争优势。您可能会对组织可以通过打破数据孤岛并允许对组织所有数据进行更开放的访问而释放的创新感到惊讶。

对于希望将大数据转化为大价值的企业，最好遵循以下步骤：

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！