2021年的7大数据愿望?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-07
1.物联网标准化
物联网（IoT）承包商提供符合特定政府准则的IoT安全性，这将推动物联网供应商标准化其设备安全性，这是朝着物联网其他要素（例如各种操作系统）标准化的步，在物联网设备制造商和解决方案提供商实现标准化之前，其客户公司将很难在其物联网网络中实现完全集成。
2.更强大的业务用例
有许多指南描述了如何开发业务用例，但是如果您找不到一开始的好业务用例怎么办？大数据的用例必须做两件事：他们必须定义一个以前无法解决的特定业务问题，但是如果大数据和分析可以解决问题，那可以解决并带来收益，用例必须返回可测量的有形价值，这并不总是那么容易，例如可能会要求您通过会计进行趋势分析，以解决一个小的“需要了解”的领域并改善内部运营，但无法为整个公司带来很多价值。
在启动大数据项目之前，IT和业务用户应该问自己的问题是：
1、用例是否带来了增加的收入，降低的成本或管理层认为非常有价值的其他东西？
2、该项目成功的可能性是多少？
3.有目的的数字化转型
我们仍然处在一个点上，一旦组织拥有数字化信息并将其存储后，许多组织就会认为数字化是成功的，但是除非您积极地开始将这些新的数字资产与其他企业IT集成在一起并使用，否则您的数字化将无法为企业带来足够的收益，在2021年对于企业而言，重要的是要开始通过与其他公司系统集成和使用数字数据来利用其数字数据。
4.更高的客户敏感性
使用大数据和分析来预测客户的喜好，然后向客户推销产品，在零售和其他行业取得了巨大的成功，但是客户何时才能达到足够的水平呢？现在有迹象表明，客户希望以电子邮件，短信，电话和网络推销的形式，感到自己拥有一定的隐私权以及与公司的优先联系，2021年是公司应开始确定建议和对客户反应的时机的一年，而又不会越过个人隐私。
5.更好的安全性
2020年来自众多政府机构的网络攻击和数据窃取活动提高了人们对新一代安全漏洞的认识，工作站上的网络监视，端点监视和恶意软件检测不再足够，现在不良行为者可以通过受信任的供应商提供的安全更新，这是对大型标准数据管理者的安全警钟，这是IT部门审查所有类型的传入数据的安全性和治理措施的时间，应针对视频，图像和录音的大型数据文件运行安全检查；软件审核和安全更新认证应与供应商一起审查，同样重要的是，与您购买用于分析的第三方数据的卖方进行安全性会议。
6.消除噪音
大数据充满了噪声，对分析没有任何意义，并且会导致过多的处理和存储开销，噪声可能以您不希望在数据中使用的网络和设备握手或用例不需要的外部数据的形式出现，为了减少噪声并优化处理和存储，公司应预先消除无关的数据。
7.了解ML，AI和NLP
物联网（IoT）承包商提供符合特定政府准则的IoT安全性，这将推动物联网供应商标准化其设备安全性，这是朝着物联网其他要素（例如各种操作系统）标准化的步，在物联网设备制造商和解决方案提供商实现标准化之前，其客户公司将很难在其物联网网络中实现完全集成。
2.更强大的业务用例
有许多指南描述了如何开发业务用例，但是如果您找不到一开始的好业务用例怎么办？大数据的用例必须做两件事：他们必须定义一个以前无法解决的特定业务问题，但是如果大数据和分析可以解决问题，那可以解决并带来收益，用例必须返回可测量的有形价值，这并不总是那么容易，例如可能会要求您通过会计进行趋势分析，以解决一个小的“需要了解”的领域并改善内部运营，但无法为整个公司带来很多价值。
在启动大数据项目之前，IT和业务用户应该问自己的问题是：
1、用例是否带来了增加的收入，降低的成本或管理层认为非常有价值的其他东西？
2、该项目成功的可能性是多少？
3.有目的的数字化转型
我们仍然处在一个点上，一旦组织拥有数字化信息并将其存储后，许多组织就会认为数字化是成功的，但是除非您积极地开始将这些新的数字资产与其他企业IT集成在一起并使用，否则您的数字化将无法为企业带来足够的收益，在2021年对于企业而言，重要的是要开始通过与其他公司系统集成和使用数字数据来利用其数字数据。
4.更高的客户敏感性
使用大数据和分析来预测客户的喜好，然后向客户推销产品，在零售和其他行业取得了巨大的成功，但是客户何时才能达到足够的水平呢？现在有迹象表明，客户希望以电子邮件，短信，电话和网络推销的形式，感到自己拥有一定的隐私权以及与公司的优先联系，2021年是公司应开始确定建议和对客户反应的时机的一年，而又不会越过个人隐私。
5.更好的安全性
2020年来自众多政府机构的网络攻击和数据窃取活动提高了人们对新一代安全漏洞的认识，工作站上的网络监视，端点监视和恶意软件检测不再足够，现在不良行为者可以通过受信任的供应商提供的安全更新，这是对大型标准数据管理者的安全警钟，这是IT部门审查所有类型的传入数据的安全性和治理措施的时间，应针对视频，图像和录音的大型数据文件运行安全检查；软件审核和安全更新认证应与供应商一起审查，同样重要的是，与您购买用于分析的第三方数据的卖方进行安全性会议。
6.消除噪音
大数据充满了噪声，对分析没有任何意义，并且会导致过多的处理和存储开销，噪声可能以您不希望在数据中使用的网络和设备握手或用例不需要的外部数据的形式出现，为了减少噪声并优化处理和存储，公司应预先消除无关的数据。
7.了解ML，AI和NLP
供应商正在将机器学习（ML），自然语言处理（NLP），人工智能（AI）和神经网络整合到他们的解决方案中，但是许多这些基础技术和算法并未被客户很好地理解，供应商需要在这些方面更好地培训客户。
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