自動(dòng)化是找到解決方案的關(guān)鍵。使用大數(shù)據(jù)自動(dòng)化可以使內(nèi)部運(yùn)營更高效，決策更容易。每天，企業(yè)都會(huì)獲得大量數(shù)據(jù)，評(píng)估它以獲得有價(jià)值的見解至關(guān)重要。企業(yè)可以從流程自動(dòng)化中獲得巨大收益，包括降低成本、提高能力、自助服務(wù)模塊和提高可擴(kuò)展性。
每家公司都從各種來源收集信息，包括物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、網(wǎng)站、社交媒體和移動(dòng)設(shè)備。捕獲大量數(shù)據(jù)很簡單，但只有有效處理數(shù)據(jù)才能對(duì)公司有用。雖然大數(shù)據(jù)可以幫助公司更快地做出更好的管理決策，但徹底改變一家公司需要詳細(xì)的戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)的豐富性、存儲(chǔ)成本以及如何使用數(shù)據(jù)的不確定性都增加了困惑。
大數(shù)據(jù)捕獲和存儲(chǔ)：組織面臨的挑戰(zhàn)
一個(gè)組織捕獲和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的方法及其管理方式會(huì)對(duì)整個(gè)組織產(chǎn)生重大影響。大多數(shù)企業(yè)在獲取準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)都面臨以下障礙。
人為錯(cuò)誤：手動(dòng)處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，總是存在出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)?；ㄔ诠ぷ魃系臅r(shí)間會(huì)被浪費(fèi)掉，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也無法被相信。
數(shù)據(jù)分析專家可能不像企業(yè)中的所有其他員工那樣精通數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)來源和存儲(chǔ)方法不匹配。數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，來自論文、文本文件、音頻、視頻和其他來源，這是原因之一。
保護(hù)數(shù)據(jù)：對(duì)企業(yè)來說，保護(hù)數(shù)據(jù)集再次成為一項(xiàng)困難的任務(wù)。公司經(jīng)常忙于理解、保存和分析數(shù)據(jù)集，而忽視了數(shù)據(jù)安全，這不是一種明智的做法。
企業(yè)必須借助網(wǎng)絡(luò)安全專家的幫助，實(shí)施數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)分離、端點(diǎn)安全、實(shí)時(shí)安全監(jiān)控以及使用大數(shù)據(jù)安全工具等措施來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
整合數(shù)據(jù)：網(wǎng)站、社交媒體頁面、客戶日志、報(bào)告、ERP軟件和電子郵件都是公司的數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)經(jīng)常以各種格式存儲(chǔ)，包括圖片、基本文件和關(guān)系數(shù)據(jù)庫。將所有這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來是困難的，組織必須依靠數(shù)據(jù)技術(shù)來幫助他們。為了最大限度地利用大數(shù)據(jù)，他們必須以不同的方式思考。
物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的復(fù)雜性：隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用在組織生態(tài)系統(tǒng)的各個(gè)階段（如傳感器、邊緣服務(wù)和網(wǎng)關(guān)）實(shí)施，IT復(fù)雜性不斷擴(kuò)大，用戶滿意度不斷下降。
自動(dòng)化是解決人為錯(cuò)誤、隱私、安全和IT問題的最佳推薦方式。自動(dòng)化有助于跨系統(tǒng)平穩(wěn)集成數(shù)據(jù)，同時(shí)提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。自動(dòng)化可以幫助企業(yè)發(fā)展，同時(shí)還可以處理大量數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)自動(dòng)化：組織的“什么”和“為什么”
大數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化將數(shù)據(jù)科學(xué)提升到更高水平。它讓企業(yè)主可以利用大數(shù)據(jù)，使其更易于訪問且更具成本效益，因?yàn)樗且环N自助服務(wù)范式。它允許數(shù)據(jù)科學(xué)家通過減少他們花在數(shù)據(jù)分析雜務(wù)上的時(shí)間來將更多時(shí)間投入到他們的核心專業(yè)知識(shí)上。
世界上幾家最成功的公司都選擇了自動(dòng)化并正在收獲回報(bào)。有了正確的技術(shù)，整個(gè)大數(shù)據(jù)過程可以縮短到幾周。以下是一些優(yōu)點(diǎn)：
運(yùn)營成本降低
提高運(yùn)營效率
提高技術(shù)可擴(kuò)展性
改進(jìn)了自助服務(wù)模塊
使用自動(dòng)化進(jìn)行預(yù)測(cè)分析所需的時(shí)間更少，解碼預(yù)測(cè)算法需要幾個(gè)小時(shí)的工作，但人類需要幾個(gè)月的時(shí)間。自動(dòng)化使傳統(tǒng)的商業(yè)智能和認(rèn)知計(jì)算分析更易于實(shí)現(xiàn)，同時(shí)降低了費(fèi)用。此外，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備系統(tǒng)協(xié)助自助服務(wù)模塊。
大數(shù)據(jù)自動(dòng)化：組織的“何時(shí)”及“如何”
作為一般規(guī)則，基于規(guī)則的、可重復(fù)的工作和明確定義的業(yè)務(wù)流程的一部分是很好的自動(dòng)化候選者。其中包括一些:
創(chuàng)建儀表板和報(bào)告：自動(dòng)化可以快速流式傳輸、處理和聚合數(shù)據(jù)，使其更易于非技術(shù)人員理解。
數(shù)據(jù)維護(hù)：通過微調(diào)數(shù)據(jù)倉庫，自動(dòng)化使過程更容易。有多種解決方案可幫助組織實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)：KNIME平臺(tái)可以標(biāo)記數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和驗(yàn)證模型以及迭代優(yōu)化過程。
數(shù)據(jù)驗(yàn)證過程：數(shù)據(jù)驗(yàn)證自動(dòng)化有助于檢測(cè)拼寫錯(cuò)誤、標(biāo)記和分配缺失值、簡化數(shù)據(jù)建模程序和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。
數(shù)據(jù)監(jiān)控：數(shù)據(jù)驗(yàn)證自動(dòng)化有助于檢測(cè)錯(cuò)別字、標(biāo)記和分配缺失值、簡化數(shù)據(jù)建模程序以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。
定義目標(biāo)：必須包括跨職能團(tuán)隊(duì)成員，例如營銷、運(yùn)營和人力資源。自動(dòng)化流程必須對(duì)組織有明確的目標(biāo)和期望。
確定指標(biāo)：衡量目標(biāo)的績效和效用，以確保它們得到滿足。它還可以作為自動(dòng)化系統(tǒng)未來計(jì)劃或擴(kuò)展計(jì)劃的參考點(diǎn)。
選擇自動(dòng)化工具：從Python的NumPy、SciPy和Pandas庫中進(jìn)行選擇以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。這些包使代碼和程序的傳輸以及更好的人工協(xié)作變得更容易。
結(jié)論
數(shù)據(jù)科學(xué)通過自動(dòng)化得到改進(jìn)，商人可以使用大數(shù)據(jù)自動(dòng)化來消除其運(yùn)營中的復(fù)雜性，它使數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠?qū)r(shí)間投入到為公司提供價(jià)值的計(jì)劃中。如果你擅長數(shù)據(jù)科學(xué)，大數(shù)據(jù)分析就是你的游樂場(chǎng)。要擴(kuò)大公司自動(dòng)化的范圍，請(qǐng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析。
