如今，大資料、分析空間以及越來越多的人工智慧(AI)得到應用，這些新技術仍然專注於方法。當然，方法很重要。但它們不是任何這些學科存在的原因。在大資料、分析和人工智慧方面，其價值並不來自於收集資料，也不是來自從中獲得的一些洞察力。價值來自於一件事：行動。

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大資料：從錯誤的角度出發？

過度關注方法可能從一開始就開始了。在此可以總結大資料背後的精神：收集所有資料，稍後整理出來。

其重點是建立海量資料湖，這些資料湖收集了可以想象到的每條資料，這些資料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，專注於運營和變革結果，以揭示其大資料和人工智慧計劃的真正價值。

訊息很清楚。當真正的目標是從所有這些資料中創造價值時，關注方法是不夠的。這引出了一個問題：如何從資料中獲得價值？

通過行動實現價值

從表面上看，當許多專家將資料稱為新的石油或貨幣時，Rana的宣告可能顯得與其相反。這種新的石油或貨幣似乎具有天生的價值。但隨著組織走上大資料、分析和人工智慧的道路，他們在這個宣告中找到了真相。

當我們開始研究大資料時，我們只是想做一些快速而大量的分析，並獲得一些見解。最初的價值揭示了這些見解。但後來我們意識到這些洞察力並沒有使業務更好。因此，我們需要對它們進行操作並將這些洞察力提升到行動的角度，並且希望將其提供給能夠實際採取行動的人。

事實上，缺乏以行動為導向的業務重點是傳統的資料優先大資料方法面臨的最大挑戰。

在尋找價值時，請忘記技術背景

因此，在嘗試實現價值運作時，從業務角度而不是技術角度來看待事物非常重要。這可能比聽起來更困難。專家確信人工智慧將迫使行業重新圍繞商業價值，而這是很多企業忽略的東西。然而，專家對人工智慧的關注只是另一種技術背景，他們關注的不是商業視角，只關注更感興趣的新技術。對於這些已經在科技行業工作了一段時間的人來說，這是一個很難打破的習慣。

而且，事實上，組織可以從許多投資中獲得大量的商業價值，這些投資在大資料、分析和人工智慧中有多種形式。訣竅是專注於如何使那些行動最接近的人採取行動。

流分析和時間序列資料的應用是組織在完整人工智慧實現之前很久就能實現這一價值的很好的例子。隨著企業走向人工智慧的道路，同樣重要的是，他們不會錯過能夠採取行動的寶貴機會。

讓資料具有意義

然而，從大資料的歷史、回顧性分析價值主張轉向以行動為中心的價值主張的挑戰在於它增加了風險。而且，這些行為越實時，風險和回報就越大。

在這個資料驅動行動的世界中，資料的準確性和理解如何使用它來做出決策或採取行動成為一項戰略任務。

隨著利害關係的增加，理解資料本身的需求成為實現資料價值的關鍵能力和途徑。然而，更重要的是，理解資料的需要超出了資料沿襲和治理等方面。特別是當用戶根據這些資料採取行動時，需要理解自己在場景中的資料以及與其他資料的關係。

資料和人工智慧的未來

如今，資料行業正在走向成熟。雖然該領域的一些技術公司堅持傳統的大資料精神，並且仍然專注於方法和技術細微差別，但更多的人認識到這只是結果和對資料採取行動的能力。

人工智慧的不斷髮展無疑將在這種成熟過程中發揮重要作用，並且隨著人工智慧在未來幾年內的深入，可能會使行業再次發生變化。

人工智慧的未來目標是為了讓更多資料發揮作用。隨著人們越來越多地轉向人工智慧使用獲得的寶貴資料，人們需要努力解決其後果。系統將資料作為組織的代理，並將其作為組織代理的想法現在才開始成為現實。

因此，隨著企業領導者走上這條道路，他們必須始終如一地專注於資料的價值，正如他們採取行動的能力所表達的那樣。

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