一家公司的數字化改造應該從清晰的趨勢和障礙出發，更好地規劃出一條通往其所尋求業務成果的路線?？紤]到這一點，以下是我們關注的三大數據趨勢，以及在數字時代可能出現在企業和成功之間的三大困境。

三大趨勢

1.真實的機器學習

我們堅信，機器學習、人工智能未來很快會接管世界，至少是人類的大部分工作。然而現實正一步步向我們推進，我們發現機器學習能最有效地成為人類的助手而不是替代者。人類工作和機器學習結合才是最好的結果。

2.從數據采集者到數據生產者

過去，企業一直專注于挖掘自己擁有的數據，并發現和收集其他組織擁有的數據。但現在，企業需要一些戰略轉移，有意識的創造所需的數據，用于銷售新產品和服務，滿足業務目標的需要。例如一家體檢公司收集病人生活方式和保險公司投保條件信息，并以此為基礎提供個性化的客戶服務和指導。這樣的公司會走得更遠，針對客戶的需要，有針對性的收集和提供數據。

3.優化客戶體驗的新方法

在大數據領域最后的幾個攻堅戰之一就是提升用戶的體用體驗了。以現在的趨勢看來，使用自然語言處理分析現有數據是個不錯的辦法，例如在社交媒體上的進行情感分析，會比較容易抓取到用戶的好惡，從而進行產品的改進。

三大障礙

1.數據處理的困境

數據處理一直是人們最關心的問題，數據處理的概念是為達到即將到來的GDPR法規和其他法規的要求而進行的更細粒度的控制。公司不僅需要控制誰可以訪問哪些數據，也需要知道數據的來源（產銷監管鏈），誰在擁有或進行控制，數據是否已被修改，（被該數據集所取代）和其他有關的信息管理的可靠性，安全性和問責。

2.云管理失誤多

管理和跟蹤多個云環境是相當繁重的任務，隨著更多的數據、應用程序和處理能力轉移到云計算中，企業可以判斷到這會帶來一些問題。雖然乍一看，多云世界的出現沒有想象中那么讓人頭痛，畢竟它提供了無數的機遇和挑戰，但我們需要做的是仔細考慮構建云管理全球企業的好方法。

3.自助服務的障礙

自助服務在今天非常流行，它將數據與數據分離，并讓用戶負責它。不幸的是，在大多數情況下，一個瓶頸出現了，這里的障礙是規模問題——如何使成百上千的用戶同時使用數據。將數據從IT中分離出來并轉移到用戶自助模型中只是將公司轉變成真正的數據驅動組織的第一步。下一個是將數據從普通業務轉變為企業盈利的發動機。

有些大數據的案例僅限于我們的推測和想象，但有一些場景我們已經可以看到，例如顧客購買體驗發展的成熟：一對祖父母為他們6歲的孫子購買消防車玩具作為生日禮物，然后接到新產品推介，里面包括對各年齡段兒童生日禮物的推薦。想象一下預見性分析，電力自動化為你的下一次會議做好準備，收集你需要提前完成的數字文件，訂購符合會議每個人口味和健康要求的午餐等等。

在過去的四年里，大數據世界已經逐漸發展起來，但最好的和最令人興奮的部分還在后面。重要的是要實現一個真正的投資回報率，從任何大的數據部署結果，從一個公司設置的過程中利用數據不斷改進這些過程和方法，使其成為更多的數據驅動力。著眼于未來，使用能適應當前趨勢，解決眼前障礙所需的工具，是任何公司穿越數字化轉型旅程的最佳途徑 。