誰才真正擁有這些數據?
在2018年，數據是企業夢寐以求的資產。并且企業界的思維方式也已經發生了巨大的轉變，開始關注于如何讓數據來驅動企業發展。與此同時，越來越多的企業對云的效用和價值有了更深入的了解，并且正在將其數據放入云中——這需要治理、安全、隱私和其他保障措施的及時到位，以便利益相關者可以從任何位置根據需要即時訪問數據。
合規性在過去和將來都是一個關鍵問題。隨著數據，用戶，應用程序和法規的不斷發展，保持合規性的需求也在不斷增長。企業正在努力尋找能夠讓數據科學家自由訪問數據的同時保證合規性的方法。我們應該認識GDPR將繼續成為全球組織的一個需要面對的挑戰。
考慮到這一點，我們可能會在2019年看到更多的使用數據來驅動業務轉型的例子。當我們展望未來時，這里的一些趨勢可能會改變未來一年的商業前景，還有一些幫助你為這些變化做好準備的建議。
1：自動化
公司正在認識到數據自動化的好處，并朝著在數據生命周期中自動化所有東西的方向發展。但是，可用資源和手頭的項目數量之間存在著脫節。另外，這些項目，尤其是數據項目，正變得越來越復雜，很明顯，公司正面臨著困境。而自動化有助于解決資源不足的限制。
所以，是時候停止說話，開始行動了。在開始之前，組織不需要為使用分析和為構建其支持基礎設施而制定完整的業務案例和ROI計算。因為你并不總是能夠預先知道你可能會發現哪些內容是有用的，所以當然也不知道你可能會遇到哪些數據存在質量問題。你需要做出承諾，努力將復雜、耗時、冗余的任務自動化。
2：面向未來
企業需要著眼于未來，做出符合長遠發展的決定。長期以來，企業往往在推出IT計劃的第一天就發現它們的新進展可能已經過時。你需要立足未來，預測數據量和技術進步需求的不確定性，并推動企業轉向云計算。遷移到云還可以幫助公司讓他們的現代工具集與他們的方法保持一致。
從小處做起。開發云中的數據湖，添加一些工具 然后測試和實驗。確保你設計的產品可以進行大規模的擴展。Azure非常適合幫助您構建適合在云中生產的小型環境。
數據平臺的現代化
更新工具和更新使用數據的方法非常重要。用戶應該在業務流程的每個步驟中使用技術來管理數據。人工智能(AI)和機器學習(ML)已經出現并仍然在不斷發展，企業應該學會如何利用它們來改善運營。
數據質量對于一個組織來說是至關重要的，尤其是在決策可能通過人工智能來實現自動化的情況下。確保數據質量得到考慮，并將其作為確保數據可信度和數據完整性的優先事項。
實現價值是關鍵
我之所以能夠看到這些趨勢的興起，是因為它們都有提供巨大價值的潛力。在過去的10年里，我們花了很多時間來討論大數據和數據倉庫的現代化，但是在最近，我們開始關注數據可以如何為業務增加價值。因此，許多沒有提供價值的數據和分析項目都被關閉了。現在，使用云計算可以更容易地構建現代數據倉庫和數據湖，這樣做可以為企業提供巨大的價值。
此外，還需要使用自動化來幫助從分析的數據中獲得最大的價值。此外，學習新工具也需要時間，通常需要一些工具來幫助操作和管理數據。因此，分析人員是時候開始討論集成工具集的價值了。企業用戶想要的是，只要打開水龍頭數據就能自動流出來，而只要平臺能夠交付數據，他們就不會關注數據是如何到達的。
商業機會
除了獲得新的價值，這些趨勢還會對業務產生什么影響?構建數據資產和頂層工具(AI/ML/BI)的目的始終是幫助企業提高效率，盈利和可持續發展。無論你在業務中扮演什么角色，你所擁有的數據至少與你的產品一樣有價值。
這一概念與我們過去的10年所處的情況有所不同。過去的目標是如何最大限度地提高內部效率。而現在，重點則是圍繞數據將如何為公司提供最大的利益，如銷售更多的產品和服務，更有策略地進行營銷，構建更好的產品，以及加強客戶關系和忠誠度。當然，這可以通過開發和考慮一個特定的數據使用場景來實現。
而那些選擇忽略提升數據驅動能力的公司呢?它們可能會輸給那些尊重數據價值的競爭對手。如果它們在接下來的三年里在這方面依然繼續落后，那么當人工智能算法可用時，他們也將無法為此做好準備。最終，這些公司很可能不得不面對一個利潤率更低、客戶忠誠度更低、競爭更加劇烈的生存環境。當然，更嚴重的是，選擇維持現狀也很可能會導致企業的滅亡。
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