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大数据是公司的机密信息存储。就像航班的黑匣子包含旅途中发生的一切一样，大数据收集有关组织的所有信息并将其存储在一起。

大数据描述了结构化和非结构化的大量数据，这些数据每天都会淹没企业。大数据存储分散在各种计算机上，因为单个系统无法管理如此大的数据。大数据被认为是可靠且有用的资源，因为可以使用AI应用程序对其进行分析。该分析可以做出预测并做出可以增加公司收入的决策。

一项记录表明，人类每天会创建2.5亿个字节的数据。如果充分利用所有这些数据，它们肯定会帮助人类更好地了解未来。但是，数据在商业领域中起着至关重要的作用。明确地说，数据是资产的价值，这将有助于公司通过分析获得未来的想法。2016年世界经济论坛估计，到2030年，全球商业和社会价值增加100万亿美元。

但是要感谢AI技术的入侵。普华永道和麦肯锡估计，到2030年，美国的GDP每年将增加15.7万亿美元和13万亿美元。技术之船正处于AI湖大数据，深度学习，机器学习，物联网，云计算等应用之间的中途航行。

随着AI技术带来的新兴解决方案的影响，在维护可靠来源方面面临挑战的企业将获得解决方案。但是，公司在谈论大数据时会面临一些重大挑战，如果他们准备进行技术变革，则可以解决这些挑战。

大数据给企业带来的挑战

• IT源系统的多样性

存储数据是一个复杂的过程，维护时会增加并发症。财富500强企业平均拥有数百个企业IT系统。由于格式不同，跨数据源的引用不匹配以及重复，大多数文件处于混乱状态。

• 管理高频数据

实时数据流。存在诸如数据审查之类的问题，例如，对于海上低压压缩机的排气温度的读取本身仅是有限的值。但是，结合环境温度，风速，压缩机泵转速，以前的维护操作历史和维护日志，可以为海上钻机操作员创建有价值的警报系统。

• 与数据湖一起运作

数据湖是一个集中式存储库，可以存储任何规模的结构化和非结构化数据。将组织的所有数据放在一个窗口中不会带来任何好处。它不仅使数据位于孤立的企业系统中，还激起了数据的复杂性。

• 组织各种数据内容

无法保证数据采用单一格式。公司通过图像，文件，视频，文档等收集数据。但是，它们被放在称为大数据的同一个屋檐下。因此，在进行分析之前，很难区分它们并将其置于不同的渠道，并且涉及许多机制。另一个麻烦是数据的清晰度，有些文件甚至不符合最低清晰度要求。

• 采用新兴的AI工具

人工智能工具正在发芽，在管理大数据时，它们非常有用。企业IT和分析团队需要提供工具，使具有不同水平的数据科学能力的员工能够使用大型数据集并使用统一的映像执行预测性分析。

揭秘大数据问题的一些方法

第一步是过滤数据，并将其作为相关数据集的不同文件放置。其中包括忽略重复的数据文件并填补不可用数据的空白。

用信号通知或标记结果对数据分析很重要。例如，如果基于AI的预测性维护进行了分析，则源数据集很少会标识实际的故障标签，而从业人员则必须根据故障代码和技术人员的工作指令等因素组合来推断故障点。

大数据可以寻求数据科学方面的帮助，而数据科学是分析和预测方面的专家。如今，数据科学家可以使用多种算法库。他们可以来寻求帮助。机器学习算法也很有用，因为它促进了接收新数据，生成输出并根据输出做出一些动作或决策的需求。

大数据问题，如清晰度不佳，非结构化数据，数据湖等，都是可以借助机器学习和数据科学应用程序揭开神秘面纱的麻烦。可以采用多种方式以适当的格式排列数据并加以利用。由公司决定采用合适的技术。

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