从智能健康设备到用于测量石油和天然气行业压力的物联网设备，世界已经见证了设备的兴起。这些设备有什么作用？他们创建数据、测量数据、存储数据，并根据业务需求提供见解。那么，这些智能设备产生了多少数据呢？成都软件开发预估到2025年，来自所有物联网设备的总数据量预计为79.4 泽字节。未来产生的预期数据量是多少？到 2022 年，地球将产生和消耗 94 泽字节。物联网连接设备的激增只会为这个数字增加更多带宽！
我觉得大数据在数字化转型中的价值来自于一个组织将两者结合起来的能力，以实现业务运营的数字化和自动化。
它使组织能够更加高效和创新，并通过数字化和自动化创建新的商业模式。
到 2022 年，IDC 预计全球大数据和业务分析 (BDA) 解决方案的收入将达到 2600 亿美元。
大数据的未来可以看到组织使用 BDA 结合来自数字世界的分析来创建现实世界的解决方案。这将有助于更好地了解人们如何与技术互动，并使组织能够提供更高效和有效的服务。
在我看来，在业务运营中实施大数据可以让组织提高生产力、提供卓越的客户服务、创建定制的营销活动以及采取其他措施来增加收入和利润。
大数据是推动智能业务决策和变革的绝佳资源。以下是大数据如何彻底改变公司运营方式的八个示例。
无论是卫生纸短缺还是大量其他物品，英国脱欧造成的破坏、大流行、一艘船被困在苏伊士运河或其他因素，现代供应链都出奇地脆弱。
令人惊讶的是，通常情况下，在发生重大问题之前，我们不知道供应链的脆弱性。
全球供应链管理需要大量数据，以帮助避免延误并确保更顺畅的运营。这可以通过允许近乎实时的预测分析的大数据进一步增强，以便全球需求、生产和分销网络能够在大多数情况下顺利运行。
有了如此大量的可用数据，大数据系统可以将来自电子商务网站和零售应用程序的消费者趋势与供应商信息、实时定价、甚至运输和天气状况相结合，以提供比以往更多的信息。
即使是小型电子商务公司也可以从这些见解中受益，因为它们可以用来优化业务决策，例如库存水平和风险降低，甚至是临时或季节性员工招聘。
当现代企业转向数据来了解其客户（单独或分类）时，它有多种来源可供选择。揭示客户的大数据源包括以下内容：
购买和支持电话
金融交易和信用报告
社交媒体活动
来自内部和外部调查的数据
缓存和cookies
在我们现代的数字世界中，点击流分析比以往任何时候都更有用，可以帮助电子商务企业了解他们的客户在搜索产品和服务时如何在他们的网站上移动。
通过查看客户在购物车中添加和移除的商品，公司可以获得这些客户未来可能想要购买的商品的线索——即使他们没有立即购买。
在线商店和实体店还可以通过分析视频来了解访问者在实体店中的导航与网站导航的对比，从而获得对客户的宝贵了解。
大数据为了解客户购物行为和市场动态提供了一定程度的深度，这是以前无法获得的。
社交媒体是从早餐麦片到假日套餐等产品类别的常见市场情报来源。
人们喜欢与朋友和家人分享他们的日常生活照片，无论他们穿着什么、去哪里，甚至吃什么。这种趋势并没有被那些看到这些共同观点价值的营销人员所迷惑。
如上所述，大数据还可以通过优先考虑各种客户需求来帮助产品开发。
大数据不仅提供现代市场情报，而且实际上，电子商务和在线市场的所有市场情报都基于不断变化的数据。
以前，识别一起购买的日常物品的关联规则曾经是推荐引擎的唯一预测分析。您仍然可以期望在电子商务网站上发现此功能，告诉我们购买小部件的客户也购买了小工具。
这些较新的系统旨在根据潜在客户的在线行为提供更精确的识别。这些新的推荐系统比我们讨论过的要聪明得多，因此它们能够对人口统计和客户行为更加敏感。
这些系统不仅用于电子商务，还可以在其他地方找到。
例如，服务员的友善可能来自销售点系统收集和处理的数据。该系统将考虑库存水平、流行的食品组合、高净利润食品，甚至社交媒体趋势等因素。
因此，每当您在社交媒体上发布您正在吃的饭菜的照片时，不知不觉中，就会有更多的输入被用于进一步增强这些引擎。流媒体内容提供商采用复杂的方法。
他们甚至可能不会询问消费者接下来想看什么；相反，只要当前的电影、节目或歌曲结束，以下建议就会消失，通过将观众的偏好与从其他用户和社交媒体获得的大量大数据分析相结合，让观众保持狂热观看。
除了受到启发之外，创新还需要实际工作来确定具有进一步探索潜力的学科领域。大数据分析可能有助于研发导致新商品和服务的创造。
重要的是要记住，虽然发布开放数据有很大的好处，但它并不总是可行或具有成本效益的。
有时，为共享而清理、准备和管理的数据本身就会成为一种产品。伦敦证券交易所现在从销售数据和分析中获得的收入比从股票交易中获得的收入更多。
即使使用最先进的大数据工具，机器也无法像人类那样解释数据。我们需要受过数据分析培训的人利用他们的想象力和理解力从原始信息中产生新的见解。
通常，当数据存储在多个孤立的地方时，准确了解任何由此产生的趋势是一项挑战。但由于大数据庞大且集中在一个中心位置（如 Hadoop 集群），团队可以更轻松地从中获得新的理解。
我亲身体验了为一种特定用途创建的数据可能不适合另一种业务环境。
例如，一家信用卡公司的营销人员希望了解客户如何使用他们钱包中的不同卡。由于支付终端连接问题或读卡器缺陷，频繁刷卡失败和取消交易增加了分析的难度。
结果，该数据集被证明是初始营销活动的理想选择。但由于防欺诈团队希望查看可能提供非法活动提示的欺诈性卡交易，因此他们无法使用它。不仅如此，被删除的信息还保存在磁带存储中，因此难以访问。
在数据泛滥的时代，我们可以将所有数据存储在所谓的“数据湖”中。这是指未经过滤以供特定用途的非结构化或原始数据。只有当我们需要将数据用于特定分析应用程序时，我们才会对其应用数据模型。
可以为每个用例专门设计数据管道，或者可以根据需要运行临时查询以使用信息填充分析流程。通过这样做，各种类型和数量的应用程序变得可用，而这些应用程序由于刚性而无法实现。
大数据几乎可以改善企业的方方面面。通过优化各种流程，大数据可以节省成本、提高生产力，甚至提高客户满意度。
此外，大数据可以提高招聘和人力资源管理的效率。改进的欺诈检测、风险管理和网络安全规划有助于组织减少财务损失并帮助避免可能的业务威胁。
将大数据分析应用于物理操作可以提供宝贵的好处，例如减少昂贵的维修需求和必要设备的停机时间。通过将大数据与数据科学相结合，可以制定预测性维护计划，以保持系统和设备平稳运行。
数据分析正在迅速发展。报告、BI 和自助分析的基本规范已经给 IT 部门带来了巨大压力。机器学习、预测建模和人工智能技术正在成为大型企业的标准功能。
随着每一代新技术的出现，收集、保存和评估的数据形式变得更加复杂。
目前，这种多样性和数据量是一个挑战。然而，随着时间的推移，数据不断变得更加复杂和苛刻，而且没有可预见的终结。
随着数据分析需求的增加，谁知道我们很快会遇到什么？您想建立一个可以持续使用而不会迅速消失的平台吗？关键在于大数据的灵活性和规模。
大数据在数字化转型中的价值来自于组织能够将两者结合起来，以实现业务运营的数字化和自动化。
它使组织能够更加高效和创新，并通过数字化和自动化创建新的商业模式。
数字化转型是使用数字技术开发新的或改变现有的业务流程、文化和客户体验，以适应不断变化的业务和市场需求。这种在数字时代对公司的重新思考被称为数字化。
自动化工资单等关键领域曾经是一个乏味的过程，但数字化转型允许企业改造这些核心功能。自动化可以腾出时间，让领导者可以探索其他业务领域。
通过数字化业务实践，公司为在日益数字化的世界中取得成功做好了准备。这些变化的目标应该是提高流程效率，赋予公司竞争优势，促进员工生产力和协作，并使商业模式具有适应性。
随着人们对数字体验越来越感兴趣——比如在线购物、与销售人员进行视频电话会议，或者通过手机轻松获得客户支持——对于这一转型的领导者来说，了解哪些技术将提供最佳服务和价值至关重要。他们应该对技术本身感兴趣，这样他们才能跟上所有最新趋势。
以下是数字化转型领导者用来帮助其组织适应技术优先环境的其他一些能力。
选择一个新的软件平台并实施它需要做很多事情。优秀的数字化转型领导者知道如何考虑所有选项，权衡每个平台的重要性及其潜在用途，然后帮助团队学习采用它。
他们必须考虑 IT 技能、价格、功能、安全性和一整套其他问题，然后愿意做出妥协和调整，以找到让每个人都满意的平衡点。
如果您想在数字化转型中取得成功，您需要了解并记录客户的在线体验。大多数销售人员已经很擅长这个，因为他们习惯于查看销售报告和客户数据分析。
这有助于他们了解客户的情况以及如何改进他们的销售策略。
数字化转型使传统方法失控，这可能会带来压力。对于数字化转型领导者来说，传达您的公司正在采取的新课程、解释新的组织和政策变化以及就哪些有效和哪些无效从员工那里寻求反馈至关重要。
在领导数字化转型时，您必须不断评估公司的脉搏并问自己它需要什么。市场上的每一种新技术工具都不一定是您组织的下一个突破。
然而，数字化转型的领导者可以通过密切关注公司的实际需求和程序，随时准备好发现全新的数字化机会。
越来越多的企业正在数字化他们的基本流程，因为他们被数据淹没了。这些数据是结构化的还是非结构化的都没有关系。领导者必须专注于他们如何使用它来为他们的组织增加价值。
随着大数据分析的实施，公司可以做出更快、更明智的决策。始终访问正确的数据可以更好地进行业务规划，从而提高业务绩效。
尽管它仍然是趋势，但有效地使用数据是一项决定性的任务。企业需要重要的洞察力来加快决策和实时执行。分析模型可以建立在数据之上，以释放业务洞察力并实现战略目标。
成都软件开发对于集成大数据分析可以改变组织的业务模式并实现企业范围的转型。
