在当今竞争激烈的商业环境中，企业不断寻求完美的工具来改进流程和优化资产。为了最大化公司的效率和盈利能力，世界已经开始利用数据作为强大的工具。数据具有可重用性、无处不在、可复制性、易于传输，并且对商业有着指数级的好处。它能够提供有关客户生命周期、异常或问题检测、实时数据分析等有用的商业洞察。然而，即使数据可能是一个极好的工具，如果不能从中提取和解释知识，它也是有限的。
现在的问题在于如何更高效、更快速地处理、理解数据并推断出有用的洞察。本文将探讨大数据及其如何发展成为智能数据，同时还将探讨智能数据的概念及其对企业的好处。
大数据通常被描述为五个主要特征：体量、价值、真实性、速度和多样性，也就是所谓的“五V”。许多专家还考虑了一个额外的特征：可变性。所有这些属性构成了所知道的“大数据”。每个特征对于理解和分析数据都是关键的。
这个概念对公司来说并不新鲜，因为它们每天都在收集大量的信息。据了解，收集和分析大量数据以获得企业用来增强流程的可操作洞察。这就是为什么大数据对任何行业领域都如此重要。
知道吗？据估计，到2025年全球产生的数据量将超过180泽字节。根据希捷的报告，同年，60亿消费者，或世界人口的75%，将每天与数据互动，每个连接的人每18秒至少有一次数据互动。换句话说，信息的体量和速度将迫使企业提高数据处理速度。因此，在未来几年，大数据将继续是战略发展、决策制定、增强业务流程/业务运营和客户关系的关键支持。
然而，信息的体量、价值、真实性、速度和多样性将迫使公司专注于适应并开始使用帮助它们更快、更智能地处理数据的工具。这就是“智能数据”概念的出现。
智能数据工具在数据被摄取时帮助预处理数据，以减少分析时间。“智能数据”之所以智能，是因为数据收集点足够智能，能够立即理解数据。
并非所有数据对公司都提供相同的价值；在这种情况下，信息的质量将优于存储的数据量。例如，它允许设备传感器在将数据发送到数据库进行存储和/或详细分析之前输出有用的人类可读数据。
因此，智能数据分析是大数据的自然演变，它旨在智能地处理大量数据，因为它允许公司获得以下关键好处：
// 通过实施智能软件，数据流或批次将已经部分策划，这在有时间限制时可能非常重要。例如，自动驾驶汽车不能等待数据被发送到云端、分析并发送回来。它需要通过被认为是“智能”的传感器收集数据，以便数据可以立即被分析，然后发送给执行器（全部内部）将采取所需的任何决策。
这对中小企业来说是一个巨大的机会。数据的多样性与体量和速度一样重要，因为许多不同类型的数据可用；如果数据质量不是近乎完美，处理它可能会很具挑战性。在创建智能数据策略时，企业必须注意摄入的数据类型和质量。不良的数据质量可能会造成12%的业务收入损失。在这里，智能数据通过预先清理数据来帮助提高信息的质量。
传统上，在分析中，数据被收集、整理，然后在固定时间（在一周或一天）处理。这种工作流程意味着由于时间序列分析，数据已经过时。例如，在医疗保健行业监测患者健康时，数据必须快速分析，并使用预测分析来确定其生命是否处于危险之中。异常检测与分散的自动化数据分析相结合，可以使企业更容易地为每个客户或消费者找到最相关的信息。因此，它将促进客户服务的超个性化，并提高它。
异常检测在一些行业中至关重要，其中时间是一个重要资产。例如，在工厂中检测供应链中的异常非常有用，可以避免数百万欧元的机会成本。为了避免这个问题，智能数据或边缘计算使用机械的预先分析来检测任何异常，然后将信息发送到集中的云端。它将帮助公司计划何时进行维护或确定机械是否有生产力损失。
自动化收集和转换数据的工具至关重要，随着试图从越来越多的来源中提取越来越多的数据量中提取价值，需求只会增长。智能数据是将使能够自动化收集并让专注于更重要任务的工具。
智能数据分析使公司能够获得有关市场、他们所处行业和竞争情况的信息，为他们提供了改进位置的有用工具，如价格监控或变化趋势。
简而言之，智能数据是大数据的补充价值，使其能够以更快的分析速度、更好的数据质量和自动化的数据收集和处理。智能数据解决方案和策略将节省时间，这要归功于它们的分散数据收集和分析。此外，它是中小企业的机会，因为它将帮助选择和清理数据，以获得更好的分析质量。它将通过客户的超个性化数据改善客户服务。它将帮助在异常发生之前检测到异常，其自动化将让企业专注于更重要的任务。