2023年十個大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢： 

1.將數(shù)據(jù)倫理融入業(yè)務(wù)以保護(hù)客戶隱私

幾乎每周都會發(fā)生重大數(shù)據(jù)泄露事件，這意味著組織必須采取更多措施來應(yīng)對這些事件。違規(guī)行為不僅會給公司造成重大財務(wù)損失，還會破壞客戶的信任。

“2023年，組織必須通過優(yōu)先保護(hù)客戶隱私和以合規(guī)、透明的方式使用數(shù)據(jù)來注入道德數(shù)據(jù)實(shí)踐。這只能通過從高層開始的全公司范圍的方法來完成。所有員工都應(yīng)接受數(shù)據(jù)倫理方面的培訓(xùn)，并在使用公司和客戶數(shù)據(jù)時遵守高標(biāo)準(zhǔn)。”

2.增加支出以保護(hù)大數(shù)據(jù)的完整性

2023年，組織將增加支出以保護(hù)大數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)已成為幾乎每個組織的命脈——我們依靠它來解決問題、規(guī)劃業(yè)務(wù)和產(chǎn)品路線圖，并以最佳方式為客戶提供服務(wù)。

“2023年，對組織和個人的威脅將會演變，以削弱對數(shù)據(jù)運(yùn)行業(yè)務(wù)的信任。隨著更多破壞性行為的興起，我們已經(jīng)看到了破壞性的信息，造成我們對自己資源的不信任感。”

3.通過AI和ML工作流程提高大數(shù)據(jù)質(zhì)量

企業(yè)可以通過使用自動化不斷更新報告和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來增強(qiáng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)策略。使用自動化數(shù)據(jù)工作流來驅(qū)動自適應(yīng)人工智能系統(tǒng)將使企業(yè)能夠自動識別客戶偏好的變化并預(yù)測他們對產(chǎn)品或服務(wù)的需求、不滿或滿意度。

“在零售等垂直行業(yè)，數(shù)據(jù)可以根據(jù)實(shí)時交互即時更新，以改進(jìn)人工智能支持的決策。然而，這種方法依賴于真正發(fā)生的事情背后的“真相來源”。換句話說，預(yù)測客戶流失、退貨、欺詐或貸款違約的ML模型可能僅限于在較低頻率的基礎(chǔ)上采用。”

4.強(qiáng)調(diào)以負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)為重點(diǎn)的法規(guī)

2023年，利用第一方數(shù)據(jù)將繼續(xù)成為一項重要的業(yè)務(wù)資產(chǎn)，因?yàn)樗軌驗(yàn)榭蛻籼峁└鼈€性化的建議，這是增長的關(guān)鍵組成部分。此外，人工智能將得到更廣泛的應(yīng)用，使組織能夠主動預(yù)測未來的績效指標(biāo)，從而使領(lǐng)導(dǎo)者能夠推動更高的績效、更好地規(guī)劃并最終提高他們的底線。

“此外，負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)將成為公司的首要考慮因素，這意味著確保透明度、道德和有效管理個人數(shù)據(jù)原則以供運(yùn)營使用的法規(guī)將變得更加重要。”

5.利用能夠輕松處理數(shù)據(jù)的AI/ML工具

數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的共生關(guān)系是企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中不可忽視的力量。隨著大量數(shù)據(jù)的消化，這些算法越來越多地產(chǎn)生更準(zhǔn)確的見解。在考慮數(shù)據(jù)策略時，AI/ML可以有效地處理和改進(jìn)輸入組織系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

“例如，由AI/ML支持的智能文檔處理(IDP)可以從PDF、電子郵件和亂七八糟的手寫體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中解讀字符，有效地將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可用于下游決策的可操作數(shù)據(jù)。企業(yè)必須利用AI/ML工具，在不增加員工負(fù)擔(dān)的情況下輕松處理數(shù)據(jù)，將靜態(tài)數(shù)字和信息轉(zhuǎn)化為可用的見解。”

6.用微服務(wù)架構(gòu)推動大數(shù)據(jù)分析

2023年將為企業(yè)帶來價值的三大大數(shù)據(jù)趨勢是整個數(shù)據(jù)價值流的深度自動化、應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的微服務(wù)架構(gòu)模式以及在線數(shù)據(jù)市場的興起。需要跨數(shù)據(jù)價值鏈的深度自動化來為數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)提供動力，并在不犧牲質(zhì)量的情況下以業(yè)務(wù)速度產(chǎn)生積極成果。

“微服務(wù)架構(gòu)模式也將是關(guān)鍵，因?yàn)樗鼈兛梢詫?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的敏捷性和創(chuàng)新，進(jìn)而推動自動化。最后，在線數(shù)據(jù)市場將受到輕松購買、銷售和交易數(shù)據(jù)的需求增加的推動。”

7.超越技術(shù)，解決數(shù)據(jù)管理中以人為本的問題

數(shù)據(jù)高管在2023年將面臨的主要挑戰(zhàn)之一是決定他們將如何利用數(shù)據(jù)來獲得競爭優(yōu)勢。“云戰(zhàn)爭”已經(jīng)讓位于“數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭”。為了保持領(lǐng)先于競爭對手，公司需要提高其AI和ML項目的成功率，因?yàn)镸LOps和相關(guān)工具集等學(xué)科正在幫助AI/ML在數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室之外產(chǎn)生更大的影響。

“為了改善運(yùn)營，組織必須超越技術(shù)，解決數(shù)據(jù)管理的結(jié)構(gòu)、文化和以人為本的方面——包括‘?dāng)?shù)據(jù)網(wǎng)格’和DataOps等學(xué)科。”

8.投資數(shù)據(jù)湖屋以實(shí)現(xiàn)實(shí)時報告

解決方案提供商正在加大對數(shù)據(jù)湖屋和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的投資，以更好地訪問企業(yè)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時報告和分析，從而更快地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。公司需要深入了解所有變量的專家來改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)并做出節(jié)省成本的決定。當(dāng)數(shù)據(jù)和分析工具與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)齊頭并進(jìn)時，它們會更加有效。

“數(shù)據(jù)可訪問性取得了更多進(jìn)步，這減少了摩擦并為企業(yè)帶來了更多價值，因?yàn)樗试S用戶實(shí)時查看更新以做出更及時的決策。”

9.利用VisionAI從視頻數(shù)據(jù)中獲取洞察力

2023年的主要大數(shù)據(jù)趨勢之一將是通過利用視覺AI從視頻數(shù)據(jù)中大規(guī)模創(chuàng)造價值和可操作的見解。計算機(jī)視覺、可用AI和邊緣技術(shù)的新進(jìn)展使構(gòu)建視覺AI模型比以往任何時候都更容易，這些模型可以解決跨行業(yè)的問題，例如創(chuàng)建更安全的環(huán)境以及提高運(yùn)營效率和生產(chǎn)力。

“例如——零售視頻可以跟蹤客戶流量并分析行為模式；可以利用視頻數(shù)據(jù)來確保工人安全并強(qiáng)制合規(guī)；老年人可以在檢測跌倒時保持自主權(quán)。這些工具減少了人為錯誤并提高了業(yè)務(wù)效率。”

10.將質(zhì)量融入數(shù)據(jù)流和操作

數(shù)據(jù)質(zhì)量的相關(guān)性、使用和影響力的提高必將在未來一年為企業(yè)帶來巨大價值。公司必須全面、實(shí)時地了解其客戶，以提供有價值的接觸點(diǎn)和互動，這需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

“在認(rèn)識到分析和參與僅與可用大數(shù)據(jù)的質(zhì)量相關(guān)之后，大數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者終于將質(zhì)量構(gòu)建到他們的數(shù)據(jù)流和運(yùn)營中。使用數(shù)據(jù)質(zhì)量程序來增強(qiáng)客戶聯(lián)系的公司已經(jīng)報告了改進(jìn)的保留率和盈利能力，以及更好的客戶滿意度得分。”