大数据的消亡和智能数据的出现有助于满足需求

大数据时代已经结束。长期以来，数据一直是企业和客户之间建立牢固、持久、互利关系的重要组成部分。它们为业务主管提供了一种方法，使他们能够更好地了解客户，并根据以前的偏好满足他们的需求。但是很快，夜晚变了。我们已经告别了商业领域的大数据，那么接下来呢？是的，这是智能数据。智能数据的出现，使企业有了一个据点，使它们能够适应不断改善的需求。
“大数据”这个词为谷歌搜索打开了超过8亿条搜索结果的大门，过去20年来一直统治着我们。从提供具有成本效益的洞察手段到优化投资回报和增长，大数据在业务中发挥了重要作用。不幸的是，一直以来，营销人员都很难解开数据之谜。无论是积累正确的数据、组织数据以便于分析，还是能够提取有用的见解，数据工程师在提取见解方面都面临许多挑战。技术部门正在进化。虽然有些技术在某个时候获得了最高的普及率，但当人们意识到它们的数据已经过时之后，它们逐渐地发展起来。同样的事情也发生在大数据上。随着这项技术已达到饱和状态，它正转向智能数据。长期以来，数据科学家一直抱怨，他们花了大约80%的时间清理、验证和准备数据。幸运的是，由于智能数据有一个经过良好清理、验证和完善的机制，因此很容易处理。

大数据消亡？
大数据是一个很好的营销术语，但实际上，仅此而已。如果不能从中获得良好的洞察力，那么大量的数据将毫无用处。随着公司对数据处理越来越熟悉，服务提供商也越来越复杂，业务中的大数据将变得越来越大。但数据并不是死的。它只是转换成一种更简单的形式。据预测，到2025年，全球数据范围将从2020年的50zettabytes增至175zettabytes。从今往后，我们正准备迎接一个数据呈指数级增长的未来，我们有资源来存储数据，并从中获得最佳收益。
为什么大数据变得毫无用处？让我用一个例子来解释这一点。最近，数据量急剧增长。人们在许多情况下也依赖数据。根据《哈佛商业评论》对《财富1000强》（Fortune1000）高管的调查，对bigdata计划的依赖正在上升。不幸的是，在某些情况下，数据依赖性对某些场景产生了严重影响。在一次数据出错事件中，门户使用的数据超出了要求。
智能数据的兴起
智能数据是经过格式化的数字信息，因此在发送到下游数据分析平台进行进一步的数据整合和分析之前，可以在采集点对其进行操作。术语智能数据分析与物联网（IoT）相关，大多数数据是从智能传感器嵌入式设备中提取的。为了最大限度地利用智能数据，人们必须更好地理解数据问题中的线索。除了做出数据驱动的决策之外，智能数据分析还推动我们做出创造性的举措。
数据分析依赖于大数据所承载的3Vs（速度、多样性和准确性）。然而，智能数据也围绕着准确性和价值。借助智能数据，我们专注于有价值的数据和通常较小的数据集，这些数据集可以转化为可操作的数据和有效的结果，以应对客户和业务挑战。通过将目的和背景放在一起，智能数据分析使数据的分析和解释变得容易。例如，智能数据用于开放银行业务，在开放银行业务中，受英国监管的银行必须让客户选择允许他们的个人和财务数据访问和控制。