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在美国，大数据已经在飞速发展。这使得英国望尘莫及，只有23%的英国调查对象在全公司内使用大数据，相比于此美国是56%。然而，英国看起来在未来会大步前行，53%的公司已经部分使用大数据，同时16%的有计划将大数据并入他们的策略中（相比于此，美国分别是35%与9%）。

六、如何使用大数据

由大数据提供的机遇范围从节约成本到改进分析等。调查对象被问及相比于传统的系统，他们看到的大数据提供的最大机遇是哪个领域。62%的认为实时分析是如今最大的潜在增长机会。

相比于传统系统，大数据分析为你公司提供了什么机会？

金融服务行业内的公司主要认为大数据的机遇来自于实时分析（70%）以及趋势分析（67%）。

金融服务公司比其他产业内的公司更加重视大数据分析的价值，当出现新技术时也更早的采纳，其中67%的调查对象称它为保持竞争力的必需品，68%期望在两年内使用机器学习捕捉商业洞见。

想要缩小提供的体验与消费者的期望之间的差距让金融机构面临的压力日益增大。银行正在采用来自消费者的线索，也从其他产业学习，比如媒体、移动以及零售，并且基于这些其他产业内的经验设定期望。

在金融领域，知识能提供竞争优势，驱动数百万的附加收益，这比其他产业要多。能提供这种洞见的科技成为了高度追求的对象，大数据分析这样的工具也在上升。对金融部门而言，大数据是迎合客户需求，提供更为快速、准确的服务的关键部分。

制造业有同样的看法，60%的调查对象认为大数据分析是必需品，且62%计划在未来部署机器学习。

对IT产业而言，大数据的好处大多可视为是降低成本（80%的调查对象），反映出他们的使用许可以及节约硬件的意识。

七、机器学习

机器学习是一个新术语，但它有现实生活中的应用

机器学习带来的一大主要益处是能快速而有效地分析海量数据，而人类要做到这一点需要庞大的团队。这已经在金融服务业被证明是有效的，在这个行业内，保险公司、银行和贷款机构需要有价值的及时的洞见。机器学习还帮助金融机构提供更好的客户体验，以及更强的识别发展趋势和模式的能力，从而减小风险。

例如，银行可以使用预测性分析改善贷款批准流程。使用遍及大型匿名数据集的一套标准化准则，银行可以将他们的批准过程从几天加速到几分钟。

公司正意识到这点，当他们孤注一掷，部署机器学习技术时，他们可以在短时间内领悟许多洞见，从消费者在做什么转变为理解消费者为什么这样做。

这份报告显示，在下一个十年，大数据、机器学习和人工智能将无缝对接到许多不同公司的结构体系中。研究结果强调，大数据「甜蜜点」对每家公司是相异的，但是每个部门都能获得相当大的收益。从日益增长的顾客忠诚度到更快的业务流程，来自大数据的奖赏绝不会是微不足道的。像这样的未来投资预计是有意义的。

八、大数据，高价值

然而，当大数据有潜力提供重大价值时，它也存在新的挑战。调查考虑了各行各业的增长困难。例如，零售行业最关心数据管理。

相比于传统系统，大数据分析的数据管理更值得关注。总体上看，76%的公司赞同在进行大数据分析时，数据管理比传统系统更值得关注的，这表明数据管理对所有行业而言仍然是一大挑战。这还证明，公司需要针对隐私、安全和管理采用积极主动的方法做好隐私，安保，和管理工作，从而保证所有数据和洞见都被安全地保护起来。

原标题：大数据+深度学习：未来两年内成为大部分企业的标配

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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