数据呈爆炸式增长：IDC表示，数据正以每年 40% 的速度增长。到 2025 年，将有 175 个 ZB -即 175 个字节的数据漂浮在世界各地。
利用这些数据并用它来创造竞争优势可能相当令人生畏。具有前瞻性的组织应对这一挑战的一个方法是专注于流数据。
将流数据想象成消费者在每台设备、平台和一天中的时间上响应的无休止的轮询。它描绘了受众在任意时间点如何与公司互动的图片 — 无论他们是登录您的网站、打开应用、在您的电子商务网站上进行购买，还是在社交媒体上发表评论。
但是，要充分利用流数据，支持当前的数据策略至关重要。这意味着掌握和清理数据体系结构，并在所有部门中实现一致的数据文化。
让我们花点时间看看 2030 年的领先公司是如何采取措施来准备其组织利用这些丰富的信息的。
流数据
流数据越来越强调是一种新的数据思考方式的结果。正如tdglobal首席运营官韦恩？博彻（WayneBorcher）所评论的那样，”一小时前生成的数据已经是老新闻了。考虑股票市场经纪人;他们不等待市场收盘，运行回归分析在几天内，然后作出购买决定。相反，他们实时应对市场和经济新闻的波动，以便利用每一个机会。
流数据使股票经纪人能够随着市场的变化实时重新平衡投资组合。房地产公司使用流数据根据用户当前位置向应用用户推荐属性。物流公司可以在运输车辆中放置传感器，以检测故障何时迫在眉睫;然后，他们下一个备件的订单，以便它到达车辆的下一个位置，并可以更换故障部件，而无需停止卡车司机的旅程。
同时，媒体发布者能够测量与其在线属性的互动，并根据用户的人口统计、地理位置以及他们访问网站的时间来修改内容放置。
那么，您如何在未来十年利用流数据呢？
第一步是建立基于云的数据仓库。这些任务可以将计算任务与存储分开，从而将数据处理时间从数天缩短到几分钟。然后，结合人工智能 （AI） 和机器学习驱动的算法，这些算法可以根据仓库正在处理的数据做出决策。这些算法具有从数据分析策略中减少人为错误的额外效果。
主数据
为使组织准备好充分利用流数据，请务必确保清理、保护并掌握当前使用的数据
试想一下，如果营销部门不知道销售刚刚关闭了一个潜在客户，并向该客户发送了大量冗余消息！掌握数据可创建受信任的数据，当您迁移到流分析领域时，可信数据至关重要。
未来服务的 Sam Andandwood 说得最好：”我们认为 2019 年和 2020 年是那些花时间清理和更新其底层数据体系结构的组织将开始真正利用 AI 和机器学习，留下许多竞争对手的年份落后，必须发挥追赶，以配合他们新发现的优势。
数据文化
为准备流数据革命而需要采取的另一个步骤是培养一个彻底的数据文化。随着新的自助数据分析解决方案变得业余友好，”公民数据科学家”已经成为常态。这些新的数据准备技术可以显示数据中的关联、异常、群集、链接和预测，而无需最终用户构建模型或编写算法。
结果呢？从您的大学实习生到首席财务官，您组织中的每个人都可以担任数据科学家。事实上，超过40%的数据科学任务将在2020年实现自动化，从而提高了生产力，并更广泛地被公民数据科学家（Gartner）使用。
组织还应明确定义其部门如何收集、处理和解释数据，以便每个人都使用相同的语言和可视化协议。这一切都与在整个企业中创建单一版本的真相有关。
展望未来
到 2025 年，所有创建的数据中，近 30% 将是实时的，而 2017年这一比例为 15%（IDC ）。通过增强数据文化、掌握数据基础架构，并最终将流数据作为分析策略的核心租户，将这些数据转化为竞争优势。