早晚有一天，你会步入职场。有没有想过，未来的企业发展优势在哪里？提前了解一些信息，有助于你更有的放矢的完善自身技能哦。

其实，随着商业数据在数量、规模和复杂性方面的巨大增长，全球企业必须开发强大的数据战略来满足其核心业务需求。需要注意的是，现实的数据策略必须结合具有里程碑价值的清晰路线图，以确保策略文档最终不会成为没有实际价值的数字资产。

企业需要数据战略吗？

如果企业想在由数据驱动的决策世界中保持竞争力，那么就需要数据战略。企业数据战略指的是“一个能够为企业应用数据相关的综合愿景和可操作的基础。”

一个被称为数据架构师的人，通常被赋予制定数据策略的责任。由于已经有人了解IT体系结构，并且拥有负责定义所有数据系统的能力，因此他或她具有独特的优势来处理数据战略计划。有基于对IT和业务需求的深刻理解，数据架构师可以制定具有执行性的策略。

机器学习与数据策略有什么关系？

随着物联网、大数据以及云计算等全球数据领域的价值开始变现，企业对数据治理产生了浓厚的兴趣。在全球2000企业中，有许多企业都在使用过时的决策过程。与之相比，作为核心业务驱动程序的机器学习能够提供更准确、更精确和更智能决策。大数据增强了机器学习工具的能力，商业领袖和运营商对数据质量和数据治理的关注日益增加。

今天的业务操作员逐渐认识到，除非企业具有可靠的数据策略，以确保数据安全、数据质量、数据管理和数据治理，否则机器学习工具不能保证会产出优秀的业务结果。

机器学习是如何影响数据策略的？

据蒙特利尔大学Yoshua Bengio博士说：“机器学习研究是人工智能研究的一部分，它试图通过数据、观察和与世界的交互向计算机提供知识。所获得的知识使计算机能够正确地推广到新的环境中。”

机器学习为机器提供了“从经验中学习和不断提高”的能力，并且不需要专门为此而编程。在学习过程中，机器的第一步是通过研究可用数据来检测模式，然后应用该学习来预测未来的结果。虽然在初期阶段，培训过程需要时间，但机器最终能够在没有任何人干预的情况下快速得出准确的结果。机器学习在处理大量数据时变得非常有用。

良好的数据质量是所有企业必备的前提条件。机器学习算法实际上是通过检测不匹配、错误或其他异常情况来检查数据质量的。由于数据质量是企业数据管理中的一个基本问题，所以实行的企业数据策略需要机器学习来保证高质量的业务数据。这是数据策略和机器学习的第一个交叉点。

后来出现了越来越多像GDPR这样的监管政策，要求所有的业务数据在进入任何分析系统之前都要经过多次检查和平衡。

机器学习与数据策略的下一个交叉点

机器学习不仅通过自动化来完成大多数分析任务，而且通过自动化“数据准备”阶段，开创了业务分析的新时代。在数据清理和准备过程中，机器学习在确保分析的数据准确性、一致性和完整性方面起着关键作用。

由于业务分析是现代企业区别于其他企业的核心要素，而数据是分析的原始材料，所以数据和分析都是企业数据战略的主要资产。这可能是数据策略和机器学习的第二个交叉点。

机器学习不同于数据科学

虽然数据科学被广泛视为一个涵盖多种学科的“伞形领域”，但人工智能或机器学习已经超出了数据科学的范围。相反，机器学习能够帮助许多数据处理和任务来提高数据技术的效率和性能。

在处理数据策略的两大核心部分，企业数据质量和数据治理方面，机器学习都是很有价值的。这是数据策略和机器学习之间的第三个交叉点。

大数据分析为什么需要数据策略和机器学习？

福布斯预测，到2020年，全球数据堆将从4.4ZB增长到44ZB！ 因此，处理大数据分析是一项挑战，只有像机器学习这样的强大技术才能面对。

在未来数据席卷的世界中，强大的企业数据战略将成为企业的唯一竞争优势。大数据分析需要数据战略和机器学习提供及时可操作的决策。这可能是机器学习和数据战略之间的第四个交叉点。

为什么说商业分析取决于数据战略？

在未来，企业用于保持竞争力的两种主要类型的分析是预测分析（Predictive Analytics）和规范分析（Prescriptive Analytics）。这种复杂的分析流程的成功在很大程度上取决于数据的质量。

由于整体数据战略将控制数据质量，机器学习将在数据清理和数据准备中发挥关键作用，未来的很多分析将取决于企业数据战略和机器学习。在高级分析中，数据策略和机器学习自动交叉。

机器学习工具分析数据、做出假设、不断学习以人类数据分析师无法理解的准确度水平提供预测智能。当数字商业开始采用竞争性的营销技术来抢夺彼此的客户时，预测性见解将对未来的业务更加重要。

在数据驱动的世界中，数据战略和机器学习必将在确保数据为企业提供有竞争力的价值方面发挥关键作用。

编译组：草田

相关链接：

http://www.dataversity.net/data-strategy-machine-learning-intersect/

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