在我們嘗試了解智能數(shù)據(jù)之前，必須知道什么是大數(shù)據(jù)。顧名思義，關(guān)于大數(shù)據(jù)的一切  都是巨大的。當(dāng)您嘗試基于數(shù)據(jù) - 體積，多樣性和速度三個(gè)方面進(jìn)行量化時(shí)，大數(shù)據(jù)是巨大的。

如果您考慮大數(shù)據(jù)量，即組織收集的數(shù)據(jù)總量，則在過去幾年中呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，并且繼續(xù)快速增長(zhǎng)。隨著數(shù)據(jù)速度的加快，處理速度也隨之增長(zhǎng)，隨著計(jì)算機(jī)癱瘓能力和容量的增加，數(shù)據(jù)速度急劇增長(zhǎng)。

數(shù)字化和社交媒體的出現(xiàn)在創(chuàng)造數(shù)據(jù)來源方面發(fā)揮了巨大的作用。因此，即使是多樣化 - 一起構(gòu)成大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型也在增加。簡(jiǎn)單來說，這意味著大數(shù)據(jù)的大小使得它成為一堆充足的事實(shí)和數(shù)字，畢竟這可能并不有用。這就是我們轉(zhuǎn)向智能數(shù)據(jù)的地方。

將智能數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)區(qū)分開來的主要方面是其真實(shí)性，這意味著提取準(zhǔn)確和更有價(jià)值的特定數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)獲取時(shí)，大數(shù)據(jù)將變成智能數(shù)據(jù)，可以轉(zhuǎn)化為可行的結(jié)果。這些舉措可能因數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型營(yíng)銷到許多其他業(yè)務(wù)應(yīng)用程序而異。數(shù)據(jù)更有價(jià)值，因?yàn)樗梢越鉀Q企業(yè)及其客戶面臨的當(dāng)前和未來的挑戰(zhàn)。

將其定義為“智能”的原因之一是因?yàn)閿?shù)據(jù)是因?yàn)樗闹攸c(diǎn)是從分析演變而來的改進(jìn)見解。由于重點(diǎn)在于上下文，智能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)功能和決策總是有更好的視角。

將大量數(shù)據(jù)塊分解成較小部分的做法可有助于更快地找到解決方案，因?yàn)樗瞬恍枰淖兞?。一旦這些小塊被分割成可理解的大小，從其中提取洞察力的過程就變得更加快速和高效，從而轉(zhuǎn)化為改進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

此外，還有幾個(gè)其他方面可以將智能數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)區(qū)分開來，并在下面討論。

相關(guān)性

大數(shù)據(jù)通常包含大量元數(shù)據(jù) - 關(guān)于數(shù)據(jù)的描述信息，如屬性，類型，方面等。總體而言，這種類型的參考信息對(duì)于捕獲它的企業(yè)來說幾乎沒有任何用處。由于相關(guān)性是任何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過程的主要方面，僅提取和保留相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)于成功至關(guān)重要。

另一方面，智能數(shù)據(jù)消除了不必要的信息，只保留了寶貴的方面，因此更適合一家熱衷于解決業(yè)務(wù)問題的公司。它是從徹底的定性分析得出的，這是確保組織由更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更好的決定并且不受制約的關(guān)鍵方面。

功效

傳統(tǒng)上，大數(shù)據(jù)已被用于業(yè)務(wù)指標(biāo)，主要側(cè)重于保持率和轉(zhuǎn)換率的改善等主要方面。在此過程中，企業(yè)一直在努力尋找更好的客戶體驗(yàn)來源，并嘗試各種類型的數(shù)據(jù)。雖然定期評(píng)估有助于提高數(shù)據(jù)的效能，但總是有改進(jìn)的余地。

來自先進(jìn)資源（如實(shí)時(shí)跟蹤和響應(yīng)）的智能數(shù)據(jù)可以提供比傳統(tǒng)機(jī)制更多的知情結(jié)果。此外，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)建新產(chǎn)品和服務(wù)，還有一個(gè)新的創(chuàng)新范圍。想要保持領(lǐng)先于學(xué)習(xí)曲線的進(jìn)步公司可以將這些創(chuàng)新與他們的核心競(jìng)爭(zhēng)力結(jié)合在一起，以創(chuàng)造出世界級(jí)的產(chǎn)品，使他們超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

上下文

一個(gè)組織可以根據(jù)其優(yōu)先級(jí)擁有自己的一套指標(biāo)。例如，有興趣使用物聯(lián)網(wǎng)來提高其信息需求的公司可能會(huì)采用長(zhǎng)期指標(biāo)。如果它渴望提取新的見解，那么它將用于中期指標(biāo)，而如果企業(yè)希望降低其存儲(chǔ)成本，短期指標(biāo)就會(huì)很有用。

獲取大數(shù)據(jù)以匹配上下文可能會(huì)比Smart數(shù)據(jù)更難。這是因?yàn)楹笳哌€考慮到行業(yè)可以改變的速度，如2-4年，并允許公司使用適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)。

除了這些區(qū)別，智能數(shù)據(jù)在數(shù)量與質(zhì)量的辯論中也很重。數(shù)據(jù)的真實(shí)性取決于分析的嚴(yán)謹(jǐn)性以及其可提取性。適當(dāng)?shù)呐判蚝徒Y(jié)構(gòu)化，它的使用壽命長(zhǎng)，這使得企業(yè)能夠?qū)②厔?shì)歸結(jié)為歸檔。展望未來，它也可以將異常和項(xiàng)目模式最小化。因此，智能數(shù)據(jù)的投資只能更聰明，因?yàn)楦心芰?yōu)化解決方案和流程。