如何采用大数据推动企业的蓬勃发展

由于大数据的使用激增，用于管理和部署这些工具的解决方案的市场规模也不断扩大

总体而言从2016年到2021年，该解决方案市场将以12.8%的复合年增长率增长，这些解决方案可能包括企业数据仓库，NoSQL，Hadoop，大数据集成，数据虚拟化和内存数据结构，就行业而言，这些大数据解决方案的主要用户是专业服务，电信，政府和金融服务，大数据的增长及其管理解决方案的市场在很大程度上是由非关系数据库的兴起所驱动的，随着新数据类型的出现，以及对管理不同类型数据例如非结构化数据的需求的不断增长，非关系数据库及其处理任何数据类型的能力成为大数据部署的理想选择。

在这些非关系型数据库中预测

NoSQL将增长25%，在接受调查的人中，有41%的人说他们已经实施了NoSQL或正在扩大使用范围，报告还说还有20%计划在明年内实施它，NoSQL在支持电子商务和图形数据数据库方面做得很好，开放源代码选项可以帮助组织降低大数据部署的成本，大数据增长的另一方面是Hadoop生态系统的优势，未来五年Hadoop将以每年32.9%的速度增长，报告说根据我们的调查数据，2016年有30%的受访者实施了Hadoop，而2015年仅为26%，从2016年到2021年，大数据管理解决方案市场将以12.8%的复合年增长率增长，随着公司寻求灵活性和可伸缩性，像NoSQL这样的非关系数据库是该增长背后的驱动因素之一，Hadoop也是该市场的重要组成部分，因为许多组织都希望框架能够更好地管理非结构化数据。

通过智能云应用程序，分析和容器扩展了云计算推力

这些智能应用将正式称为自适应智能应用，并将利用Oracle数据云中的数据和见解，应用程序的目标是通过为用户推荐自定义操作来提高生产力。这些应用程序将能够从企业及其用户那里获取数据，以提供更具针对性的建议，通过机器学习应用程序和分析，利用数字业务获利的巨大机会，甲骨文庞大的数据集，强大的数据科学专业知识，强大的计算能力，行业和领域专业知识以及广泛的应用程序解决方案使其非常适合于成为快速增长空间领域的领导者。

用于数据准备发现可视化和协作的广泛工具套件

针对特定领域的机器学习模型的预包装套件;已打包最佳实践分析关键绩效指标(KPI)来运营您的业务，以及大规模精心策划的公共数据集，这些数据集都是为分析而设计的，基础架构工具包括块和对象存储，预先构建的分析将帮助特定行业更快地开始数据处理，新兴的混合数据管理和分析架构，提供自助数据访问和分析，并将嵌入认知/人工智能功能，这些功能使公司处于充分利用这一市场机会的优势。

您的主管将如何完善您的下一个分析项目

分析项目通常会失败，但通常不是技术故障，大约三分之二的分析项目失败，有时这是由于技术选择不当造成的，但通常取决于相关人员。根据哈佛商学院的一项新研究，特别是高级管理人员的身份，正如该研究的作者总结的那样，领导力问题通常是问题的核心，但是领导力问题的类型有些令人惊讶，尽管企业越来越大胆地宣称自己是数据驱动的，但实际情况还是有所不同，随着各种调查的发现，人们喜欢数据只要能证实他们已经喜欢采取的行动即可，有62%的企业高管表示他们倾向于相信自己的直觉，而61%的企业高管表示，在做出决策时，真实的洞察力要高于硬分析。

由于传统企业结构中没有自然的分析所有者

因此多名高管竞争激烈，以拥有新功能，虽然并非每位高级管理人员都希望管理如此高风险的机会，但最有权力的成员却渴望监督有影响力的新人才库，并在董事会议程上争取更多时间，不幸的是并不是每个人都当国王或王后，在大多数企业中，这导致高管抵制他们不允许领导的大数据项目，从而产生负面影响，除了“获胜者”之外，当分析小组进行的分析显示出各自职能部门的效率低下和机会错失时，其他执行团队成员的脆弱感也得到了解决，对于这些人而言，将预算割让给新计划的三重打击，然后评估您是否具有在新的数据驱动环境中进行管理的技能，这具有破坏性，因此报告作者得出结论，首席执行官必须管理分析可能引发的高层管理人员的权力变动，帮助不参与的高管应对脆弱感，并思考他们将需要使用的新技能。

这不仅仅是一个行政问题

但这也不足够关于我们对数据的新恋物癖的一个硬道理之一是，它永远不会真正为自己说话，试图使用算法来改善其新闻提要中的人类编辑会带来灾难性的后果，事实证明，机器无法自己思考，向它们抛出更多数据并不能使它们在发现关联或因果关系时变得更聪明，最终人们对机器进行编程以询问某些问题或寻找模式的类型，因此机器永远不会真正独立于人，而数据总是能够反映出这一点，无论您有要破坏数据分析项目的主管，还是有自己偏见的程序员使数据充满，大数据都是混乱的，因为背后的人是混乱的，我们越早承认这一点越好。