我们生活在一个数据驱动的世界中。例如，如果您激活了Google地图上的位置提供程序，并在一年后访问了时间线，则可以通知您一年前同一天的位置。如果您打开Facebook激活解决方案，则建议您去某个地方时应向朋友提出要求。
成功的企业正在从收集的所有信息中提取智慧和信息，以识别目标客户并向他们推广产品和解决方案。
在当前动荡的市场环境中，信息正在推动商业模式的变革。由云程序支持的按使用付费已成为一种公认的惯例。例如，Uber的出现打乱了出租车业务。重点已从以系统为中心的方法转变为以用户为中心的方法。甚至保险公司之类的传统公司也提供自助服务，以在线，在移动设备上以及通过社交网站全天候在线购买和处理保单。金融工程组织正在利用由大数据，人工智能（AI），区块链以及虚拟现实和增强现实等新技术支持的产品和解决方案，以引入创意产品和服务。
市场的混乱使组织必须购买他们能买到的东西，构造他们需要的东西，然后将其余的东西外包出去，以保持成本竞争力。现在，对创新的关注对于必须开发新产品和服务以与竞争对手区分开来的企业至关重要。通过从面向客户到后台操作的自动化，采用数字化转换方法是企业的头等大事。
个人和系统创建的数据必须是正确制定计划的基础。能够利用数据来提取信息和情报以取得竞争优势的组织正在发现成功。
从数据中提取情报
信息是文本，视频和音频。例如，考虑一下在证券交易所上市的股票的信息。如果我们将这些数据添加到特定股票是否从上一交易日开始下跌还是上升的额外指示中，那么它将成为数据，这是我们感兴趣的东西，也是我们可以分析的东西。只要我们结合上下文来提供建议，它就会变得智能。
如果我们要查看代表股票交易所指数的30只股票的股市信息，那仅仅是信息。当我们采用指标来表明新加坡的股票交易指标在某一天收盘时下跌407点，而当天道琼斯指数上涨了330点时，这就是信息。可以使用该信息来努力预测第二天新加坡市场的开始情况。那是智慧。
如何从数据中提取情报和信息？
在组织环境中，这就是商业智能（BI）的主题。目的是接收干净，准确和有意义的信息。提取信息的过程是一项调查，可以通过诸如在线分析处理（OLAP）和数据挖掘之类的过程来进行。 OLAP的全部目的是将数据以数据仓库为后端将数据拉入信息模型中，以对其进行汇总和分割。
什么是新的？人工智能，大数据和机器学习
使用OLAP和数据挖掘的BI已有一段时间了-近年来发生的变化是大数据工具和技术的发展。大数据在使用更广泛的数据挖掘技术时产生了爆炸性增长。大数据的特征通常以3 V的大小，速度和多样性来解释。最近，在清单中添加了第四个术语“真实性”。是什么使大数据如此吸引人？现在，技术使维护数据商用计算机和降低成本成为可能，并且某些算法（例如MapReduce）可用于挖掘所需的数据，但是，诱人的驱动力是公司的价值。
让我们研究一下传统BI方法与大数据的结合可以增加价值的三种方式。
首先，确定目标客户对任何企业都是有益的。想象一下，您是汽车公司营销团队的一员，并且拥有购买汽车的消费者的记录。您可以查看他们的社会统计数据，并使用一两个分隔等级来创建其他可能的目标客户的候选清单。然后，社交网络分析提供了对几个领域的人与工业活动之间的联系的了解。另一种分析技术-回归调查-也可以用于分析入围人群的人口统计信息，并根据他们的年龄，预测他们极有可能购买的汽车的种类。
交叉销售产品和服务只是企业尝试增加收入的另一种方式。在继续进行相同的汽车销售类比时，即使您知道购买了某种汽车的具有特定人口统计特征的个人更倾向于将另一种汽车作为他们的第二辆汽车，这对组织也很有价值。可以通过一种称为关联规则学习的技术来预测此链接，该技术需要发现因素之间的相关性。
最后，了解客户理解对于企业成功至关重要。市场上如何看待品牌和汽车模型？您可以使用一种称为意见分析的技术来找出问题。
数据的未来
大量的数据和AI方法被用来相互补充和补充，以提高情报水平。几乎所有垂直细分市场都在使用AI来使向客户提供的产品直观。从汽车销售的情况来看，如果我们要问一个新的特定客户更可能购买哪种模型，我们可以使用AI和大数据得出一个很好的答案。
数据具有战略意义，从整体上处理数据的组织可以从中获利。这意味着数据技术通过新技术，新技术和新功能在为组织提供竞争优势方面发挥着日益重要的作用。最重要的是，创新对于公司的成功至关重要-因为公司需要不断创新或消亡。