谁才真正拥有这些数据?
在2018年，数据是企业梦寐以求的资产。并且企业界的思维方式也已经发生了巨大的转变，开始关注于如何让数据来驱动企业发展。与此同时，越来越多的企业对云的效用和价值有了更深入的了解，并且正在将其数据放入云中——这需要治理、安全、隐私和其他保障措施的及时到位，以便利益相关者可以从任何位置根据需要即时访问数据。
合规性在过去和将来都是一个关键问题。随着数据，用户，应用程序和法规的不断发展，保持合规性的需求也在不断增长。企业正在努力寻找能够让数据科学家自由访问数据的同时保证合规性的方法。我们应该认识gdpr将继续成为全球组织的一个需要面对的挑战。
考虑到这一点，我们可能会在2019年看到更多的使用数据来驱动业务转型的例子。当我们展望未来时，这里的一些趋势可能会改变未来一年的商业前景，还有一些帮助你为这些变化做好准备的建议。
1：自动化
公司正在认识到数据自动化的好处，并朝着在数据生命周期中自动化所有东西的方向发展。但是，可用资源和手头的项目数量之间存在着脱节。另外，这些项目，尤其是数据项目，正变得越来越复杂，很明显，公司正面临着困境。而自动化有助于解决资源不足的限制。
所以，是时候停止说话，开始行动了。在开始之前，组织不需要为使用分析和为构建其支持基础设施而制定完整的业务案例和roi计算。因为你并不总是能够预先知道你可能会发现哪些内容是有用的，所以当然也不知道你可能会遇到哪些数据存在质量问题。你需要做出承诺，努力将复杂、耗时、冗余的任务自动化。
2：面向未来
企业需要着眼于未来，做出符合长远发展的决定。长期以来，企业往往在推出it计划的第一天就发现它们的新进展可能已经过时。你需要立足未来，预测数据量和技术进步需求的不确定性，并推动企业转向云计算。迁移到云还可以帮助公司让他们的现代工具集与他们的方法保持一致。
从小处做起。开发云中的数据湖，添加一些工具 然后测试和实验。确保你设计的产品可以进行大规模的扩展。azure非常适合帮助您构建适合在云中生产的小型环境。
数据平台的现代化
更新工具和更新使用数据的方法非常重要。用户应该在业务流程的每个步骤中使用技术来管理数据。人工智能(ai)和机器学习(ml)已经出现并仍然在不断发展，企业应该学会如何利用它们来改善运营。
数据质量对于一个组织来说是至关重要的，尤其是在决策可能通过人工智能来实现自动化的情况下。确保数据质量得到考虑，并将其作为确保数据可信度和数据完整性的优先事项。
实现价值是关键
我之所以能够看到这些趋势的兴起，是因为它们都有提供巨大价值的潜力。在过去的10年里，我们花了很多时间来讨论大数据和数据仓库的现代化，但是在最近，我们开始关注数据可以如何为业务增加价值。因此，许多没有提供价值的数据和分析项目都被关闭了。现在，使用云计算可以更容易地构建现代数据仓库和数据湖，这样做可以为企业提供巨大的价值。
此外，还需要使用自动化来帮助从分析的数据中获得最大的价值。此外，学习新工具也需要时间，通常需要一些工具来帮助操作和管理数据。因此，分析人员是时候开始讨论集成工具集的价值了。企业用户想要的是，只要打开水龙头数据就能自动流出来，而只要平台能够交付数据，他们就不会关注数据是如何到达的。
商业机会
除了获得新的价值，这些趋势还会对业务产生什么影响?构建数据资产和顶层工具(ai/ml/bi)的目的始终是帮助企业提高效率，盈利和可持续发展。无论你在业务中扮演什么角色，你所拥有的数据至少与你的产品一样有价值。
这一概念与我们过去的10年所处的情况有所不同。过去的目标是如何最大限度地提高内部效率。而现在，重点则是围绕数据将如何为公司提供最大的利益，如销售更多的产品和服务，更有策略地进行营销，构建更好的产品，以及加强客户关系和忠诚度。当然，这可以通过开发和考虑一个特定的数据使用场景来实现。
而那些选择忽略提升数据驱动能力的公司呢?它们可能会输给那些尊重数据价值的竞争对手。如果它们在接下来的三年里在这方面依然继续落后，那么当人工智能算法可用时，他们也将无法为此做好准备。最终，这些公司很可能不得不面对一个利润率更低、客户忠诚度更低、竞争更加剧烈的生存环境。当然，更严重的是，选择维持现状也很可能会导致企业的灭亡。