Gartner報告稱，到2018年，大多數業務人員和分析師都將通過自助式BI工具來準備和分析大數據。雖然目前國內的發展現狀無法在2018年達到自助式分析的局面，但這一趨勢無法否認。即便不是數據科學家，但仍然可以輕鬆地分析數據，從中獲取價值，才是大數據的正確打開方式。

大數據戰略成功的關鍵是什麼?

大數據戰略成功的關鍵是從一開始就有一個明確的目標。如今公司收集和存儲的數據量是難以想像得龐大，但這些數據的影響力是什麼，公司如何從這些數據中獲取價值，進而推動業務成功呢?

此外，公司需要合適的工具，幫助企業實現數據對所有人可見可用。如果只是對IT部門可見，數據的價值並不能真正地發揮出來，通過使數據對所有員工易於訪問，公司可以進一步定義目標，並確定適當的數據來支持這些工作。

過去一年大數據發生了哪些變化?

大數據技術現在在任何地方都可用，並且用戶很容易訪問。自助式服務解決方案的興起使公司能夠以新的方式接受數據，並真正實施數據驅動戰略。例如國外的Sisense，通過轉向人工智慧和物聯網技術將數據洞察人性化，這些技術將數據帶入員工自然工作環境的生活。

使用哪些技術或解決方案收集和分析數據?

在收集和分析數據方面，公司最好是先評估想要解決的業務挑戰，然後著手評估具體的解決方案。重要的是確保選擇一種可複製複雜數據的技術，應對多個來源的大型的不同數據集，因為這才是當今公司面臨的挑戰。

哪些因素阻止公司實現大數據?

兩個最常抑制公司實現數據潛力的問題，一是無法動態連接不同的數據源，如果數據都以孤島方式呈現，這些數據是無用的。二是需要不斷的人工交互或手動處理不同數據源之間的數據連接。數據洞察需要運行一定程度的自動化，以便人們可以專註於更高層次的活動，並使用數據來驅動業務。

大數據發展的最大機會在哪裡?

隨著大數據的不斷發展，數據的進一步傳播將至關重要。公司需要打破大數據僅用於技術或執行團隊的概念，將大數據，商業智能和分析技術帶入全部員工隊伍中。在數字時代，企業只會變得更加數據驅動，數據流暢性應該像閱讀和寫作一樣具備易訪問的性質。

開發人員需要具備哪些大數據技能?

大數據領域正在不斷變化。我們看到了許多新的技術和創新，對於開發人員來說，不要期望完全掌握每種技術，也不應該因技術的不斷發展而感到被威脅，應該對技術的發展感到興奮!

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