摘要：昨日，發(fā)布調(diào)查報告稱大量的大中型公司希望在未來的兩年內(nèi)能夠用上機(jī)器學(xué)習(xí)。在這些組織中，認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是保持競爭的必需品，期望在未來的兩年內(nèi)在大數(shù)據(jù)分析中用上機(jī)器學(xué)習(xí)。對使用大數(shù)據(jù)的人來說，大數(shù)據(jù)能成為大商業(yè)。

昨日，SoftServe 發(fā)布調(diào)查報告稱大量的大中型公司希望在未來的兩年內(nèi)能夠用上機(jī)器學(xué)習(xí)。

SoftServe 是全球領(lǐng)先的技術(shù)解決方案提供商，昨日發(fā)布了自己的 Big Data Snapshot 研究報告，研究顯示 62% 的大中型公司希望在未來的兩年內(nèi)能將機(jī)器學(xué)習(xí)用于商業(yè)分析。今年四月， Vanson Bourne 為 SoftServe 進(jìn)行了這項研究，調(diào)查了多個行業(yè)的決策者對大數(shù)據(jù)技術(shù)中的風(fēng)險、挑戰(zhàn)和機(jī)遇的看法。該數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)盡管相對較新，仍然有 86% 的公司運用了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外，大中型公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是必須的，并且接受基于大數(shù)據(jù)分析的新技術(shù)。

調(diào)查對象被問到，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，他們看到的大數(shù)據(jù)中的較大機(jī)遇是什么？62% 的人同意實時分析隱藏著當(dāng)下較大的機(jī)遇。

Facebook 宣布了 15 億個人工智能代理計劃后，過去的一年中人工智能一直占據(jù)著人們的想象力。一家荷蘭財團(tuán)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)繪制了一張「新倫勃朗」畫像。但是另一個讓人驚嘆的或許是企業(yè)已經(jīng)在認(rèn)真地看待大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。這個發(fā)展意味著，企業(yè)如何理解利用和建立新的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生有價值的商業(yè)見解的優(yōu)勢。

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「不久前，我們還走訪了多家企業(yè)并解釋了為什么他們應(yīng)該了解大數(shù)據(jù)。2016年的今天，在 63%的組織看來，大數(shù)據(jù)分析對保持競爭力已經(jīng)是必須的，」 SoftServe 的技術(shù)服務(wù)副總 Serge Haziyev解釋?！副敬握{(diào)查顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性非常突出，這是非常令人鼓舞的。我發(fā)現(xiàn)，采取行動并使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的企業(yè)較早地獲得了好處 — 這是前進(jìn)的一大步，因為它提供了規(guī)范的見解，使企業(yè)不僅了解客戶正在做什么，還了解他們?yōu)槭裁催@么做。」

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研究顯示金融服務(wù)組織比其他行業(yè)更加重視大數(shù)據(jù)分析，他們是新技術(shù)的早期使用者。在這些組織中，67% 認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是保持競爭的必需品，68% 期望在未來的兩年內(nèi)在大數(shù)據(jù)分析中用上機(jī)器學(xué)習(xí)。制造業(yè)緊隨其后，在他們中，有 60% 的組織認(rèn)可大數(shù)據(jù)分析是必備品，62% 的組織計劃使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

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這個調(diào)查也考慮了挑戰(zhàn)以及增長上的困難。零售業(yè)最關(guān)注的是數(shù)據(jù)管理。所有受訪者一致認(rèn)為，相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)管理更值得關(guān)注。整體上有 76% 的公司同意這一點，表明它仍然是所用行業(yè)共同關(guān)心的問題。

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SoftServe 大數(shù)據(jù)調(diào)查共調(diào)查了300名大中型組織決策者，其中100名來自英國，另外200名來自美國。有150名決策者所在的公司員工在1000 - 3000 人之間，剩下的150名決策者的公司員工超過了3000人。受訪者被細(xì)分為六個重點行業(yè)：商業(yè)和專業(yè)服務(wù)，制造業(yè)，金融服務(wù)業(yè)，零售業(yè)，物流和運輸業(yè)，以及其他商業(yè)領(lǐng)域。

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下面呈現(xiàn)整個報告：

報告目錄

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)的影響？

從一次機(jī)遇成為必需品

如何使用大數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)，高價值

打破孤島

機(jī)遇來臨

一、什么是大數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)已經(jīng)被使用了十幾年了，比如它們總是被用于各種分析，所以為什么說是「大數(shù)據(jù)」呢？主要是因為我們現(xiàn)在可用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量（Volume）、處理速度（Velocity）以及數(shù)據(jù)種類（Variety）。數(shù)據(jù)并不新，只是比之前大得多。

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二、什么使得數(shù)據(jù)更大？

大部分傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的或整齊有序的數(shù)據(jù)集。而后，全球進(jìn)入了數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)也隨之而來。我們所做的大部分事都能轉(zhuǎn)錄成 1 和 0 組成的字符串，進(jìn)行記錄、存儲、處理以及分析。

對大型企業(yè)機(jī)構(gòu)而言，數(shù)據(jù)存儲成本直線下降。企業(yè)如今有了選擇：要么把所有的數(shù)據(jù)存儲到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心，要么轉(zhuǎn)包給基于云的數(shù)據(jù)存儲提供商。

如今，全球每天創(chuàng)造 2.5 個五萬億字節(jié)（IBM，「什么是大數(shù)據(jù)？」）。當(dāng)然，這些數(shù)據(jù)并不是都與商業(yè)有關(guān)，但數(shù)字之后的信息表明公司可用的數(shù)據(jù)規(guī)模一直在增長。不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)的增長正在改變現(xiàn)代商業(yè)的外觀。但公司如何處理數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

實際上，如今每一個產(chǎn)業(yè)在某種程度上都是信息驅(qū)動的。金融、專業(yè)服務(wù)、制造、零售、物流、交通等等。沒有一個分支能逃脫數(shù)據(jù)革命的影響。

從機(jī)器學(xué)習(xí)到人工智能以及商業(yè)分析，這一科技的大規(guī)模應(yīng)用超越了傳統(tǒng)的 IT 部門的限制，推動創(chuàng)新。但僅僅大數(shù)據(jù)達(dá)不到這一點，它是洞見的來源。

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三、SoftServe 大數(shù)據(jù)分析調(diào)查

為了幫助理解這一新場景，我們呈現(xiàn)了 2016 年的 SoftServe 大數(shù)據(jù)分析調(diào)查，這是在接下來 12 個月或更久的時間中可能會顛覆商業(yè)與公司的大數(shù)據(jù)趨勢的審查報告。

這一調(diào)查有 300 位調(diào)查對象，這些中到大型公司的決策者 100 位來自英國，200 位來自美國。其中的 150 位所在的公司有 1000 到 3000 位職員，剩下的 150 位調(diào)查對象代表的公司所有職員超過 3000 位。調(diào)查對象分布于六大產(chǎn)業(yè)：

商業(yè)和專業(yè)服務(wù)

制造業(yè)

金融服務(wù)

零售

物流與運輸

其他商業(yè)部門

這一調(diào)查由調(diào)研機(jī)構(gòu) Vanson Bourne 在今年 4 月份進(jìn)行，跨行業(yè)調(diào)查了組織領(lǐng)導(dǎo)者對大數(shù)據(jù)分析和商業(yè)中的風(fēng)險、挑戰(zhàn)和機(jī)遇的看法。該調(diào)查的目的在于揭示的機(jī)會和見解，以幫助你從今天的海量數(shù)據(jù)中獲得較大價值。

我們的報告是受到了如今各產(chǎn)業(yè)、地方、大小公司內(nèi)的決策者公認(rèn)的機(jī)遇的啟發(fā)。我們探索了他們?nèi)绾问褂么髷?shù)據(jù)與分析重塑各自公司的方方面面，也探索了他們利用這一新生的技術(shù)與方法進(jìn)行轉(zhuǎn)型時所面臨的挑戰(zhàn)。我們調(diào)查的領(lǐng)導(dǎo)者非常幸運的能處于數(shù)據(jù)革命的前沿位置，這場革命有望徹底改變我們做生意的方式。

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四、大數(shù)據(jù)的影響

1.站在未行者的前方

處于一個步伐不斷加速的環(huán)境中，一個細(xì)節(jié)的忽視就會對底線產(chǎn)生重大的影響，一個錯誤多犯幾次的影響將會是災(zāi)難性的。在全球競爭中，快節(jié)奏的玩家越來越占據(jù)主導(dǎo)地位，數(shù)據(jù)成為建立更加靈活、反應(yīng)敏捷、多產(chǎn)的商業(yè)的關(guān)鍵。

全世界的企業(yè)開始公認(rèn)大數(shù)據(jù)是一個關(guān)鍵趨勢。更重要的是，他們開始將大量的時間與金錢投入到分析服務(wù)。從幫助銀行追蹤實時趨勢，到為零售商提供洞見從而幫助他們更好地理解消費者的購物喜好，分析能為每一行業(yè)開啟新的機(jī)遇。

對其當(dāng)前地位的戰(zhàn)略重要性而言，大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在短時間內(nèi)就顯現(xiàn)了出來。但這一報告發(fā)現(xiàn)，盡管大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相對較新卻分布廣泛，86% 的公司已經(jīng)使用某種形式的大數(shù)據(jù)分析了。其中，45% 在全公司內(nèi)使用大數(shù)據(jù)，41% 部分使用。剩下的還未開始使用大數(shù)據(jù)的公司中，有11% 計劃在未來使用大數(shù)據(jù)。信息：大數(shù)據(jù)將很快在全球每一組織的運行中起作用。

五、從一次機(jī)遇成為必須品

大數(shù)據(jù)不再只是一次機(jī)遇，它成為了必需品。不久之前，公司還在問他們?yōu)槭裁葱枰P(guān)注大數(shù)據(jù)。如今，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)達(dá)到了一個點：63%的被調(diào)查公司相信它對保持競爭力至關(guān)重要。此外，公司也變得更加容易接受建立在大數(shù)據(jù)分析方法論上的新技術(shù)。

60%的IT 公司使用大數(shù)據(jù)，在產(chǎn)業(yè)采用大數(shù)據(jù)達(dá)到較高度的過程中，科技企業(yè)帶路前行。同時，零售、物流、運輸行業(yè)還有很多事情要做，這些公司中只有 29% 使用大數(shù)據(jù)支持現(xiàn)有的策略。這并不是因為這些行業(yè)缺乏應(yīng)用。對使用大數(shù)據(jù)的人來說，大數(shù)據(jù)能成為大商業(yè)。零售商可以使用大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)頁瀏覽模式、產(chǎn)業(yè)預(yù)測以及消費者記錄，從而預(yù)測需求、定位消費人群、優(yōu)化定價以及監(jiān)控實時趨勢。

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在美國，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在飛速發(fā)展。這使得英國望塵莫及，只有 23% 的英國調(diào)查對象在全公司內(nèi)使用大數(shù)據(jù)，相比于此美國是 56%。然而，英國看起來在未來會大步前行，53% 的公司已經(jīng)部分使用大數(shù)據(jù)，同時 16% 的有計劃將大數(shù)據(jù)并入他們的策略中（相比于此，美國分別是 35% 與 9%）。

六、如何使用大數(shù)據(jù)?

由大數(shù)據(jù)提供的機(jī)遇范圍從節(jié)約成本到改進(jìn)分析等。調(diào)查對象被問及相比于傳統(tǒng)的系統(tǒng)，他們看到的大數(shù)據(jù)提供的較大機(jī)遇是哪個領(lǐng)域。62% 的認(rèn)為實時分析是如今較大的潛在增長機(jī)會。

相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析為你公司提供了什么機(jī)會？

金融服務(wù)行業(yè)內(nèi)的公司主要認(rèn)為大數(shù)據(jù)的機(jī)遇來自于實時分析（70%）以及趨勢分析（67%）。

金融服務(wù)公司比其他產(chǎn)業(yè)內(nèi)的公司更加重視大數(shù)據(jù)分析的價值，當(dāng)出現(xiàn)新技術(shù)時也更早的采納，其中 67% 的調(diào)查對象稱它為保持競爭力的必需品，68% 期望在兩年內(nèi)使用機(jī)器學(xué)習(xí)捕捉商業(yè)洞見。

想要縮小提供的體驗與消費者的期望之間的差距讓金融機(jī)構(gòu)面臨的壓力日益增大。銀行正在采用來自消費者的線索，也從其他產(chǎn)業(yè)學(xué)習(xí)，比如媒體、移動以及零售，并且基于這些其他產(chǎn)業(yè)內(nèi)的經(jīng)驗設(shè)定期望。

在金融領(lǐng)域，知識能提供競爭優(yōu)勢，驅(qū)動數(shù)百萬的附加收益，這比其他產(chǎn)業(yè)要多。能提供這種洞見的科技成為了高度追求的對象，大數(shù)據(jù)分析這樣的工具也在上升。對金融部門而言，大數(shù)據(jù)是迎合客戶需求，提供更為快速、準(zhǔn)確的服務(wù)的關(guān)鍵部分。

制造業(yè)有同樣的看法，60% 的調(diào)查對象認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是必需品，且 62% 計劃在未來部署機(jī)器學(xué)習(xí)。

對 IT 產(chǎn)業(yè)而言，大數(shù)據(jù)的好處大多可視為是降低成本（80% 的調(diào)查對象），反映出他們的使用許可以及節(jié)約硬件的意識。

七、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個新術(shù)語，但它有現(xiàn)實生活中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的一大主要益處是能快速而有效地分析海量數(shù)據(jù)，而人類要做到這一點需要龐大的團(tuán)隊。這已經(jīng)在金融服務(wù)業(yè)被證明是有效的，在這個行業(yè)內(nèi)，保險公司、銀行和貸款機(jī)構(gòu)需要有價值的及時的洞見。機(jī)器學(xué)習(xí)還幫助金融機(jī)構(gòu)提供更好的客戶體驗，以及更強(qiáng)的識別發(fā)展趨勢和模式的能力，從而減小風(fēng)險。

例如，銀行可以使用預(yù)測性分析改善貸款批準(zhǔn)流程。使用遍及大型匿名數(shù)據(jù)集的一套標(biāo)準(zhǔn)化準(zhǔn)則，銀行可以將他們的批準(zhǔn)過程從幾天加速到幾分鐘。

公司正意識到這點，當(dāng)他們孤注一擲，部署機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時，他們可以在短時間內(nèi)領(lǐng)悟許多洞見，從消費者在做什么轉(zhuǎn)變?yōu)槔斫庀M者為什么這樣做。

這份報告顯示，在下一個十年，大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將無縫對接到許多不同公司的結(jié)構(gòu)體系中。研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)「甜蜜點」對每家公司是相異的，但是每個部門都能獲得相當(dāng)大的收益。從日益增長的顧客忠誠度到更快的業(yè)務(wù)流程，來自大數(shù)據(jù)的獎賞絕不會是微不足道的。像這樣的未來投資預(yù)計是有意義的。

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八、大數(shù)據(jù)，高價值

然而，當(dāng)大數(shù)據(jù)有潛力提供重大價值時，它也存在新的挑戰(zhàn)。調(diào)查考慮了各行各業(yè)的增長困難。例如，零售行業(yè)最關(guān)心數(shù)據(jù)管理。

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相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)管理更值得關(guān)注?？傮w上看， 76% 的公司贊同在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)管理比傳統(tǒng)系統(tǒng)更值得關(guān)注的，這表明數(shù)據(jù)管理對所有行業(yè)而言仍然是一大挑戰(zhàn)。這還證明，公司需要針對隱私、安全和管理采用積極主動的方法做好隱私，安保，和管理工作，從而保證所有數(shù)據(jù)和洞見都被安全地保護(hù)起來。

九、打破信息孤島

公司孤島都有傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的復(fù)合問題（compounded problem）。商業(yè)領(lǐng)域有自己的習(xí)慣，許多已經(jīng)習(xí)慣于在孤島中專注于某一焦點上的工作。這會導(dǎo)致獨立的數(shù)據(jù)集以及臨時行動，而這些反過來會產(chǎn)生不充分或不較精確的數(shù)據(jù)。未能將這些數(shù)據(jù)源聯(lián)系起來，阻礙了不同部門獲得關(guān)鍵洞見，這可能就意味著成功與失敗的差別。

48% 的金融服務(wù)公司認(rèn)同大數(shù)據(jù)分析提供了整合數(shù)據(jù)孤島的機(jī)會。在情理之中的是，與金融世界最緊密相連的公司將大數(shù)據(jù)視為優(yōu)先事項。根據(jù) Gartner 的報道（「數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀：現(xiàn)行的做法和發(fā)展趨勢」），低質(zhì)量的數(shù)據(jù)每年讓公司付出 1420 萬美元。財務(wù)報表上不可能存在該對這種級別的損失負(fù)責(zé)的條目。通過系統(tǒng)地整合這些數(shù)據(jù)孤島，大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變是可以克服這個挑戰(zhàn)的——而且可以將低劣的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。

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十、機(jī)遇來臨

但是，大致來說，未來是光明的。從數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場營銷到指導(dǎo)油田運營，大數(shù)據(jù)正在為每種類型的公司加速創(chuàng)新、推動效率以及創(chuàng)收提供機(jī)會。

若想在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域成為重要玩家，一家公司需要采取三個至關(guān)重要的步驟。第一步是關(guān)于數(shù)據(jù)本身：確保你的信息形式是方便獲取和分析的。大多數(shù)大公司實際上已經(jīng)做到這點了，他們擁有的數(shù)據(jù)通常比他們使用的數(shù)據(jù)多得多。第二步是可利用的大數(shù)據(jù)工具，比如 Hadoop、MPP Data Warehouse 和 NoSQL 。近來，擁有專利的或開源的工具和平臺隨處都可以獲得——你需要的是能夠利用這些工具和平臺完成工作的人。然后我們到了第三步，這通常是最有挑戰(zhàn)的問題：專業(yè)知識。高級的分析需要員工具備從數(shù)據(jù)科學(xué)到全球范圍的隱私法等方方面面的較先進(jìn)技能，還需要了解商業(yè)以及與相關(guān)的價值來源。

大數(shù)據(jù)不僅是一種技術(shù)倡議。事實上，它根本不是技術(shù)倡議；它是需要專業(yè)的科技知識的商業(yè)項目。所以，你不能只是加入更多的能力和專業(yè)知識，就期待你的 IT 或市場部門開始產(chǎn)生基于數(shù)據(jù)的洞見。即使他們做到了，公司的其他部門也極有可能不會執(zhí)行這些洞見。

正如進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)導(dǎo)者所發(fā)現(xiàn)的那樣，在大數(shù)據(jù)方面取得成功需要另辟蹊徑：你需要大數(shù)據(jù)嵌入和能深入理解你的公司知道提出何種問題的人。這是確保信息和洞見能在不同業(yè)務(wù)和部門之間分享的較佳方法。這也確保整個公司能認(rèn)識到一個運行良好的分析程序能提供規(guī)模效應(yīng)。

最終，事先做好準(zhǔn)備的較佳方式是咨詢一位專家，讓其針對你的商業(yè)需求提供較好的大數(shù)據(jù)方案。利用一個全套解決方案，這個過程可以進(jìn)一步流水線化，這個解決方案能幫助你識別出大數(shù)據(jù)分析能為你的哪些業(yè)務(wù)帶來最多的利益。未來數(shù)據(jù)會非常大，對于有效使用數(shù)據(jù)的公司而言，發(fā)展?jié)摿κ菬o窮盡的。

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析群

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