大數據：第一步就走錯了?

使你的數據有意義

SAP Leonardo的副總裁David Judge解釋說：“心態轉變至關重要。我們的客戶有兩條路可走。第一條路是優化——自動化并削減人工活動。然后，有些人(專注于)創建新的業務模式(與數據)，這些模式更具變革性。做得最好的公司往往兩者兼顧。”

系統采用數據并以組織代理的身份對其發揮作用，這種想法現在才剛剛變成現實。然而，毫無疑問，所有的道路都指向了這樣的目的地。

連續數據平臺Iguazio的創始人兼首席執行官Asaf Somekh解釋說：“數據湖是以IT為導向的。數據湖正在實現一個章程，以建立一個存儲組織所有的數據的平臺。數據湖無關乎改善業務成果，也不是商業計劃。”

流分析和時序數據的應用就是很好的例子，這些例子表明組織如何在遠未完全實現人工智能之前就能實現這一價值。

對于我們這些已經在科技行業工作一段時間的人來說，這是一個很難打破的習慣。

事實上，就傳統的對大數據采取數據優先的方法而言，正是這種缺乏以行動為導向的業務重點成了老大難，

隨著企業沿著人工智能的道路發展，它們不能錯過途中任何能夠采取行動的寶貴機會，這同樣很重要。

Burris解釋說：“由于有了這樣的行動概念，我們不得不考慮一種新的系統。這種新的系統將被稱為代理系統(Systems of Agency)。”

我在90年代中期開辦了第一家公司，那時我做了大多數首次創業的企業家都做過的事——訂購名片。

我可能從一開始就過度關注機制。我可以很好地總結大數據背后的精神：收集一切，稍后再進行整理。

很多組織都得出了同樣的結論。此外，IT和業務領導者發現，他們必須改變自己的思維方式，專注于運營和變革方面的成果，以揭示大數據和人工智能計劃的真正價值。

通用電氣的數據副總裁兼首席數據官Diwakar Goel解釋說：“當我們開始使用大數據時，我們只是想做一些快速而簡單的分析并獲得一些見解。最初的價值在于揭示這些洞察。但后來我們意識到，這些洞察并沒有改善業務。因此，我們需要使這些洞察可操作化，同時將這些洞察轉化為行動，你希望將這些洞察提供給能夠實際采取行動的人。”

誠然，機制很重要。但機制并非所有這些學科存在的原因。就大數據、分析和人工智能而言，價值不是來自收集數據(甚至也不是來自于從中獲取的一些洞察)，價值來只有一個來源：行動。

然而，我對人工智能的關注也不過是另一種技術背景而已。我也沒有看到業務的視角，只關注更閃亮的新技術。

Diwo的Rana給出了很好的總結，告訴我，當我們結束談話時，“這是一個數據會議。但這應該是一次商業價值會議。”

diwo的Rana解釋說：“數據毫無價值。只有當人們在語境中使用數據時，數據才會創造價值。當數據投入使用時，directadmin漢化 虛擬主機，這就是價值產生的源頭。因此，責任不在數據創建者身上，而是在價值創造者身上，后者要決定如何利用數據。”

就大數據、分析和人工智能而言，價值不是來自收集數據(甚至也不是來自于從中獲取的一些洞察)，價值來只有一個來源：行動。

我把該做的事情都做了，唯獨漏了一件事：講述我的故事并銷售我的解決方案。

但和往常一樣，我太過沉溺于機制而忽略了目的。我花了一段時間才站穩了腳跟。

通過行動實現價值

他接著解釋說，這樣做涉及到這樣的做法——更高效地捕獲數據并將其轉化為價值——然后再使用數據。他解釋說，隨著我們日益轉向人工智能，使用我們新獲得的寶貴數據，我們將需要努力應對人工智能所帶來的各種后果。