兩個系統的共存

利用機器學習和傳統算法來分析任何組織的大數據可以解決多個垂直領域的問題，并以更快的速度和可靠性預測業務未來。數據分析已經在商業智能領域長期以來為任何企業的特定問題提供“點解決方案”。

例如，客戶流失預測，還款風險計算，客戶默認傾向，促銷價格點優化等已成為保險，電信，快速消費品，零售，銀行和金融服務等領域的一些突出點解決方案。雖然業務分析提供商提供的傳統“Causative模型”解決方案有助于解釋業務問題的基本解釋以及針對業務問題的任何糾正措施，但它通常不會提供實時的系統方法。

大數據分析不僅可以開發高速可靠的解決方案，還可以組織各種結構化和半結構化的公司和外部數據來源，用于多種系統用途。

大數據分析源于數據科學，它包括數學，統計學和許多其他科學工具，用于分析不斷增長的數據。在AI應用程序和機器學習的幫助下，執行預測分析，將結果分類到滿足不同業務垂直需求的各個領域。這些準確的預測有助于非常有效地突出業務增長。

看看最近的報告，選擇大數據和分析的公司發生了巨大轉變，電信和金融服務是選擇這一點的行業領導者。事實上，大數據的巨大影響已經被行業巨頭所預見，科學正在與物聯網和服務（IoT / IoS）相結合，以利用組織的最大優勢。這突顯了這樣一個事實，即分析將首次從真正的整體解決方案轉變為企業階段。

大數據分析三個核心優勢

大數據分析有三個主要優勢 - 這些是通過分布式計算實現的周轉速度，通過虛擬采用任何數據源來改變限制，以及能夠流失更大量的數據。盡管組織仍然對其現有數據和BI系統與大數據的共存感到困惑，但為組織帶來利潤的潛在潛力迫使他們采取主動。

目前，大數據可能無法取代現有的數據系統，因此這兩個系統將共同駐留在工作空間中，直到組織能夠適應大數據系統和復雜性。相關的更重要的問題是大數據基礎設施和內部能力的劃分。由于組織更愿意在其場所保留某種機密和核心業務數據，并且只向海外發布非核心數據，因此正在實施混合數據云，在內部和離岸之間劃分數據和工作區。由于這兩個復雜性，公司的決策者，IT負責人和服務提供商必須積極設計大數據攝取途徑否則會顯著降低投資回報率。

從解決方案提供商的角度來看，所有點解決方案都應成為大數據系統的一部分，并成為服務平臺的一部分。這種平臺即服務在大數據科學中變得相關，并且不僅在提供各種解決方案以供選擇方面發揮重要作用，而且還將Capex驅動模型帶到Opex驅動模型中。選擇現代易過時和昂貴的基礎設施，如固態硬盤，這是一種高性能環境，加上內存技術，可能只適用于基于云的Opex模型

大數據分析助力企業基礎業務的開展

大數據可以對面向基礎設施的業務產生巨大影響，因為在這個領域，再加上IOT / IOS（物聯網或服務互聯網），它將產生更明顯的影響。包括制造和零售在內的基礎設施行業可以從大數據科學中獲益 機器級或客戶界面級干預有巨大的空間來增加商業機會。這些干預措施通常包括客戶營銷機會和降低風險的需求。網絡安全也受益于大數據的進步，因為基于實時傳統或基于人工智能的模式識別和聚類算法對于最大限度地降低安全性和交易風險非常有用。

政府和公共部門大數據的最大投資者

政府和公共部門機構一直是大數據，機器學習和數據分析領域的最大投資者之一。從宏觀建模（市場水平模型）到微觀建模（實體/交易級別風險模型）到360分析，到2020年，這種實施在印度的貨幣潛力值可達數十億美元。

政府和公共部門的全球范圍是相同的乘數，值得在2020年500億美元的大數據總市場規模中得到通知（資料來源：Statista 2018）。無論大數據和分析的機會是什么，最初的可證明的成功對于大數據來說仍然很重要，以確保在該領域的持續投資。這一增長故事的最大威脅可能仍然是使大數據實施成功所需的高質量技能。

（來源：因果樹）