现在是将“适者生存”的谚语改为“最聪明的生存”的时候了。全球经济呈指数增长，快节奏的商业世界和超现代的技术进步令每个人从小公司到大公司都很有吸引力，以增加客户群并进一步发展业务。
大数据分析改变了市场战略的进程，为公司的增长和利润铺平了新的道路。我们已经进入了这个十年的数字时代，大数据分析是最新的数字技术，它实现了即使是令人难以置信的任务。到2020年底，大数据量将达到44万亿千兆字节，打破了以往的所有趋势并开创了新的商业世界。
两个系统的共存
利用机器学习和传统算法来分析任何组织的大数据可以解决多个垂直领域的问题，并以更快的速度和可靠性预测业务未来。数据分析已经在商业智能领域长期以来为任何企业的特定问题提供“点解决方案”。
例如，客户流失预测，还款风险计算，客户默认倾向，促销价格点优化等已成为保险，电信，快速消费品，零售，银行和金融服务等领域的一些突出点解决方案。虽然业务分析提供商提供的传统“Causative模型”解决方案有助于解释业务问题的基本解释以及针对业务问题的任何纠正措施，但它通常不会提供实时的系统方法。
大数据分析不仅可以开发高速可靠的解决方案，还可以组织各种结构化和半结构化的公司和外部数据来源，用于多种系统用途。
大数据分析源于数据科学，它包括数学，统计学和许多其他科学工具，用于分析不断增长的数据。在AI应用程序和机器学习的帮助下，执行预测分析，将结果分类到满足不同业务垂直需求的各个领域。这些准确的预测有助于非常有效地突出业务增长。
看看最近的报告，选择大数据和分析的公司发生了巨大转变，电信和金融服务是选择这一点的行业领导者。事实上，大数据的巨大影响已经被行业巨头所预见，科学正在与物联网和服务(IoT / IoS)相结合，以利用组织的最大优势。这突显了这样一个事实，即分析将首次从真正的整体解决方案转变为企业阶段。
大数据分析三个核心优势
大数据分析有三个主要优势 - 这些是通过分布式计算实现的周转速度，通过虚拟采用任何数据源来改变限制，以及能够流失更大量的数据。尽管组织仍然对其现有数据和BI系统与大数据的共存感到困惑，但为组织带来利润的潜在潜力迫使他们采取主动。
目前，大数据可能无法取代现有的数据系统，因此这两个系统将共同驻留在工作空间中，直到组织能够适应大数据系统和复杂性。相关的更重要的问题是大数据基础设施和内部能力的划分。由于组织更愿意在其场所保留某种机密和核心业务数据，并且只向海外发布非核心数据，因此正在实施混合数据云，在内部和离岸之间划分数据和工作区。由于这两个复杂性，公司的决策者，IT负责人和服务提供商必须积极设计大数据摄取途径否则会显着降低投资回报率。
从解决方案提供商的角度来看，所有点解决方案都应成为大数据系统的一部分，并成为服务平台的一部分。这种平台即服务在大数据科学中变得相关，并且不仅在提供各种解决方案以供选择方面发挥重要作用，而且还将Capex驱动模型带到Opex驱动模型中。选择现代易过时和昂贵的基础设施，如固态硬盘，这是一种高性能环境，加上内存技术，可能只适用于基于云的Opex模型
大数据分析助力企业基础业务的开展
大数据可以对面向基础设施的业务产生巨大影响，因为在这个领域，再加上IOT / IOS(物联网或服务互联网)，它将产生更明显的影响。包括制造和零售在内的基础设施行业可以从大数据科学中获益 机器级或客户界面级干预有巨大的空间来增加商业机会。这些干预措施通常包括客户营销机会和降低风险的需求。网络安全也受益于大数据的进步，因为基于实时传统或基于人工智能的模式识别和聚类算法对于最大限度地降低安全性和交易风险非常有用。
政府和公共部门大数据的最大投资者
政府和公共部门机构一直是大数据，机器学习和数据分析领域的最大投资者之一。从宏观建模(市场水平模型)到微观建模(实体/交易级别风险模型)到360分析，到2020年，这种实施在印度的货币潜力值可达数十亿美元。
政府和公共部门的全球范围是相同的乘数，值得在2020年500亿美元的大数据总市场规模中得到通知(资料来源:Statista 2018)。无论大数据和分析的机会是什么，最初的可证明的成功对于大数据来说仍然很重要，以确保在该领域的持续投资。这一增长故事的最大威胁可能仍然是使大数据实施成功所需的高质量技能。
