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如今，大數(shù)據(jù)、分析空間以及越來越多的人工智能(AI)得到應(yīng)用，這些新技術(shù)仍然專注于方法。當(dāng)然，方法很重要。但它們不是任何這些學(xué)科存在的原因。在大數(shù)據(jù)、分析和人工智能方面，其價(jià)值并不來自于收集數(shù)據(jù)，也不是來自從中獲得的一些洞察力。價(jià)值來自于一件事：行動(dòng)。

大數(shù)據(jù)：從錯(cuò)誤的角度出發(fā)？

過度關(guān)注方法可能從一開始就開始了。在此可以總結(jié)大數(shù)據(jù)背后的精神：收集所有數(shù)據(jù)，稍后整理出來。

其重點(diǎn)是建立海量數(shù)據(jù)湖，這些數(shù)據(jù)湖收集了可以想象到的每條數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在某種程度上是有用的。但這種方法難以維持。

許多組織都得出了同樣的結(jié)論。此外，IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)他們必須改變自己的思維方式，專注于運(yùn)營(yíng)和變革結(jié)果，以揭示其大數(shù)據(jù)和人工智能計(jì)劃的真正價(jià)值。

消息很清楚。當(dāng)真正的目標(biāo)是從所有這些數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值時(shí)，關(guān)注方法是不夠的。這引出了一個(gè)問題：如何從數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值？

通過行動(dòng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值

從表面上看，當(dāng)許多專家將數(shù)據(jù)稱為新的石油或貨幣時(shí)，Rana的聲明可能顯得與其相反。這種新的石油或貨幣似乎具有天生的價(jià)值。但隨著組織走上大數(shù)據(jù)、分析和人工智能的道路，他們?cè)谶@個(gè)聲明中找到了真相。

當(dāng)我們開始研究大數(shù)據(jù)時(shí)，我們只是想做一些快速而大量的分析，并獲得一些見解。最初的價(jià)值揭示了這些見解。但后來我們意識(shí)到這些洞察力并沒有使業(yè)務(wù)更好。因此，我們需要對(duì)它們進(jìn)行操作并將這些洞察力提升到行動(dòng)的角度，并且希望將其提供給能夠?qū)嶋H采取行動(dòng)的人。

事實(shí)上，缺乏以行動(dòng)為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)重點(diǎn)是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)優(yōu)先大數(shù)據(jù)方法面臨的最大挑戰(zhàn)。

在尋找價(jià)值時(shí)，請(qǐng)忘記技術(shù)背景

因此，在嘗試實(shí)現(xiàn)價(jià)值運(yùn)作時(shí)，從業(yè)務(wù)角度而不是技術(shù)角度來看待事物非常重要。這可能比聽起來更困難。專家確信人工智能將迫使行業(yè)重新圍繞商業(yè)價(jià)值大數(shù)據(jù)技術(shù)是學(xué)什么的，而這是很多企業(yè)忽略的東西。然而，專家對(duì)人工智能的關(guān)注只是另一種技術(shù)背景，他們關(guān)注的不是商業(yè)視角，只關(guān)注更感興趣的新技術(shù)。對(duì)于這些已經(jīng)在科技行業(yè)工作了一段時(shí)間的人來說，這是一個(gè)很難打破的習(xí)慣。

而且，事實(shí)上，組織可以從許多投資中獲得大量的商業(yè)價(jià)值，這些投資在大數(shù)據(jù)、分析和人工智能中有多種形式。訣竅是專注于如何使那些行動(dòng)最接近的人采取行動(dòng)。

流分析和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的應(yīng)用是組織在完整人工智能實(shí)現(xiàn)之前很久就能實(shí)現(xiàn)這一價(jià)值的很好的例子。隨著企業(yè)走向人工智能的道路，同樣重要的是，他們不會(huì)錯(cuò)過能夠采取行動(dòng)的寶貴機(jī)會(huì)。

讓數(shù)據(jù)具有意義

然而，從大數(shù)據(jù)的歷史、回顧性分析價(jià)值主張轉(zhuǎn)向以行動(dòng)為中心的價(jià)值主張的挑戰(zhàn)在于它增加了風(fēng)險(xiǎn)。而且，這些行為越實(shí)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)就越大。