如今，企業(yè)在如何克服商業(yè)挑戰(zhàn)方面很少根本性的改變，在市場中的應用也是如此。各種類型企業(yè)都希望利用機器學習來降低成本，希望獲得更好的成果。這種機器學習的廣泛采用有一些后果，大數(shù)據(jù)的應用并不是一件容易的事情，當企業(yè)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)隨著快速發(fā)展的算法而不斷更新時，企業(yè)目前面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。

那么機器學習究竟如何促進的革命，以及今天最聰明的公司為解決大數(shù)據(jù)問題而采取的行動呢？對大數(shù)據(jù)管理演進的快速回顧表明，機器學習已經(jīng)推動了領(lǐng)域內(nèi)的重大變化，以及這種變化是如何開始的。

在噪聲中尋找信號

如果今天的市場有一個普遍的真理，那么幾乎是無處不在的。各種形狀和尺寸的公司都依靠數(shù)據(jù)來預測消費者的行為模式，更好地推銷他們的產(chǎn)品，預測市場趨勢并降低成本。然而，使用無數(shù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)更容易，但是，許多企業(yè)正在面臨跟上數(shù)據(jù)管理步伐的挑戰(zhàn)。

在解密大量的模糊數(shù)據(jù)時，需要找到有用的業(yè)務應用數(shù)據(jù)或從噪聲中解密數(shù)據(jù)信號，因為將遇到比以往任何時候更多的問題。數(shù)據(jù)挖掘的過程正在復雜化，正是因為在這里出現(xiàn)了大量的大量信息，才能確定實際上是什么樣的潛在趨勢，而什么只是巧合。

當涉及到這個問題時，如今的頂級企業(yè)越來越多地轉(zhuǎn)向自動化。然而事實是，人力資源員工根本無法通過信息塔篩選，而找到與其業(yè)務相關(guān)的一頁或兩頁數(shù)據(jù)。與其浪費企業(yè)員工的寶貴時間，公司反而轉(zhuǎn)而使用算法來更有效地分析這些信息，從而發(fā)現(xiàn)他們可以獲得什么寶貴的見解。

確定應用哪些技術(shù)或算法并不總是容易的，但它比選擇工作人員的替代方法要好得多。隨后對這種機器學習方法的需求不斷增長，這本身就驅(qū)動了對新技術(shù)的需求，以更好地促進這種方法。大數(shù)據(jù)分析工具正在采用更高的標準，越來越多的投資者意識到，如果成功地使用如此大量的信息，數(shù)據(jù)存儲是至關(guān)重要的。

建立更好的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

隨著在當今市場中發(fā)揮重要作用，人們也看到大數(shù)據(jù)管理研究和計劃也相應增長。無論是為政府即將出臺的監(jiān)管措施做準備，還是通過采用基于市場的解決方案進行自我監(jiān)管，更多的大數(shù)據(jù)管理計劃似乎正在逐漸興起。

希望通過獲得機器學習和商業(yè)愛好者的愛好者應該對這個消息感到高興。熟練的員工以及高技術(shù)的算法和其他基于技術(shù)的工具供他們使用，對于希望取得成功的企業(yè)至關(guān)重要，數(shù)據(jù)只會越來越重要。鑒于全球互聯(lián)網(wǎng)流量在2016年超過澤字節(jié)，假設數(shù)據(jù)需求將持續(xù)增長是明智之舉。那么企業(yè)應該采用什么樣的大數(shù)據(jù)管理解決方案？

企業(yè)應該準備與數(shù)據(jù)存儲供應商建立有利可圖的伙伴關(guān)系。特別是使用大量數(shù)據(jù)的大公司或企業(yè)應考慮創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)存儲操作。在短期內(nèi)創(chuàng)建數(shù)據(jù)存儲或數(shù)據(jù)分析工具將會有巨大的投資，但從長遠來看，對當今行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)來說是巨大的福音。隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)以驚人的速度增長，數(shù)字化連接的設備數(shù)量增加，如果不對大數(shù)據(jù)投入人力物力，那么目前的數(shù)據(jù)困境只會加劇。