近两年，大数据发展十分火爆，可与人工智能相比肩。毫不夸张地说，大数据已经成为企业提升竞争力、创新增收的重要途径。如今，很多企业都已经意识到发展大数据的重要性，因此开始纷纷加投大数据产业。但大数据本身是没有价值，只有不断从数据中进行分析洞察，将数据转化为信息和知识，并用来解决实际问题，才能真正成为智慧。
预计大数据将在不久的将来对大多数行业产生深远影响。它支持竞争，生产力，创新和增长，企业认识到需要管理数据以帮助他们做出高质量的决策。
但前提，必须根据可以从中获取的见解来衡量组织的数据价值。这只能通过提出正确的问题并确保所使用数据的完整性来实现。
BCX Data Science的执行执行官卡琳克鲁格表示，进步型公司更注重数字化，并根据其数据结果做出决策。
“当人们[最初]做大数据或机器学习或人工智能时，他们想拥有吹牛的权利，并且觉得有必要说'我还有一个大数据团队'，通常没有明确的业务问题，甚至无法获取外部数据。”她将这种方法比作在大海捞针中寻找众所周知的针，许多公司都不知道他们在寻找什么。“有时你需要搜索，但这需要成为较小的焦点，而数据分析或大数据的更大焦点应该是满足业务需求。而这通常是围绕业务问题进行讨论，而不是围绕分析进行讨论。”
克鲁格与大量客户的数据合作，帮助他们降低成本，在新领域拓展业务或解决以前被认为无法解决的业务问题。
显然，数据分析使技术能够摆脱当前商业环境中几乎无法满足的数据需求。
克鲁格说：“分析与许多正在变得可用的新技术密切相关，它是第四次工业革命的一个功能，我们拥有可以更快地处理数据或处理我们从未能够处理的数据的计算机。而且计算能力日益变得越来越便宜。像我这样的物联网可能是一种源于某人因为没有一定数据而感到沮丧的技术，而物联网诞生于创建该数据集。
克鲁格表示，一旦她的团队发现问题，就会花一些时间分析客户的数据。此后才决定是否继续使用高级分析来解决问题。如果我们没有找到任何信息或有任何迹象表明数据可以解决问题，我们宁愿回到绘图板。我想创造一种快速失败的文化。如果没有任何东西，不要折磨数据来告诉你一些事情。要么找到新数据，要么转到下一个问题。它被认为是失败的代价，但事实并非如此。如果快速失败，您可以继续前进并更快地找到答案。
克鲁格说：“分析可能并不总能解决问题，但它通常会指导部署一些新兴技术的位置。它是一种推动者，可以为您提供指导。”
克鲁格还热衷于数据分析师和科学家的培训，并期望更加关注该国教育系统中的数据分析。
（原标题：大数据分析：您如何在未来证明您的业务）
