機器學習如何改變大資料管理？對大資料管理技術發展的快速回顧表明，機器學習已經推動了領域內的重大變化，下面我們看看如何透過機器學習從大量資料中尋找有價值的資訊。

當前，大資料幾乎是無處不在的。各種行業和規模的公司都依靠資料來預測消費者的行為模式，更好地推銷他們的產品，預測市場趨勢，及降低成本。然而，獲得大量的資料更容易，但是，許多企業正在面臨資料管理上的挑戰。

在解密大量的模糊資料時，需要找到有用的業務應用資料或從噪聲中解密資料訊號，因為將遇到比以往任何時候更多的問題。資料探勘的過程正在複雜，在大量的資訊中，如何才能確定什麼是實際潛在趨勢，而什麼只是巧合？

當涉及到這個問題時，如今的頂級企業越來越多地轉向自動化。然而事實是，企業員工根本無法透過資訊塔篩選，而找到與其業務相關的一頁或兩頁資料。與其浪費企業員工的寶貴時間，不如轉而透過使用演算法來更有效地分析這些資訊，從而發現他們可以獲得什麼寶貴的見解。

確定應用哪些技術或演算法並不總是容易的，但它比選擇人工方法要好得多。隨後對這種機器學習方法的需求不斷增長，這本身就驅動了對新技術的需求，以更好地促進這種方法。大資料分析工具正在採用更高的標準，越來越多的投資者意識到，如果成功地使用如此大量的資訊，資料管理是至關重要的，機器學習將是資料管理的發展方向。

如今，企業在如何克服商業挑戰方面很少根本性的改變，機器學習在市場中的應用也是如此。各種型別企業都希望利用機器學習來降低成本，希望獲得更好的成果。這種機器學習的廣泛採用有一些後果，大資料的應用並不是一件容易的事情，當企業的資料管理系統隨著快速發展的演算法而不斷更新時，企業目前面臨著嚴峻的挑戰。

那麼機器學習究竟如何促進大資料管理的革命，以及今天最聰明的公司為解決大資料問題而採取的行動呢?對大資料管理演進的快速回顧表明，機器學習已經推動了領域內的重大變化，以及這種變化是如何開始的。

在噪聲中尋找訊號

如果今天的市場有一個普遍的真理，那麼大資料幾乎是無處不在的。各種形狀和尺寸的公司都依靠資料來預測消費者的行為模式，更好地推銷他們的產品，預測市場趨勢並降低成本。然而，使用無數資料的資料更容易，但是，許多企業正在面臨跟上資料管理步伐的挑戰。

在解密大量的模糊資料時，需要找到有用的業務應用資料或從噪聲中解密資料訊號，因為將遇到比以往任何時候更多的問題。資料探勘的過程正在複雜化，正是因為在這裡出現了大量的大量資訊，才能確定實際上是什麼樣的潛在趨勢，而什麼只是巧合。

當涉及到這個問題時，如今的頂級企業越來越多地轉向自動化。然而事實是，人力資源員工根本無法透過資訊塔篩選，而找到與其業務相關的一頁或兩頁資料。與其浪費企業員工的寶貴時間，公司反而轉而使用演算法來更有效地分析這些資訊，從而發現他們可以獲得什麼寶貴的見解。

確定應用哪些技術或演算法並不總是容易的，但它比選擇工作人員的替代方法要好得多。隨後對這種機器學習方法的需求不斷增長，這本身就驅動了對新技術的需求，以更好地促進這種方法。大資料分析工具正在採用更高的標準，越來越多的投資者意識到，如果成功地使用如此大量的資訊，資料儲存是至關重要的。

建立更好的資料管理系統

隨著大資料管理在當今市場中發揮重要作用，人們也看到大資料管理研究和計劃也相應增長。無論是為政府即將出臺的監管措施做準備，還是透過採用基於市場的解決方案進行自我監管，更多的大資料管理計劃似乎正在逐漸興起。

希望透過大資料分析獲得機器學習和商業愛好者的愛好者應該對這個訊息感到高興。熟練的員工以及高技術的演算法和其他基於技術的工具供他們使用，對於希望取得成功的企業至關重要，資料只會越來越重要。鑑於全球網際網路流量在2016年超過澤位元組，假設資料需求將持續增長是明智之舉。那麼企業應該採用什麼樣的大資料管理解決方案?

企業應該準備與資料儲存供應商建立有利可圖的夥伴關係。特別是使用大量資料的大公司或企業應考慮建立自己的資料儲存操作。在短期內建立資料儲存或資料分析工具將會有巨大的投資，但從長遠來看，對當今行業領先的企業來說是巨大的福音。隨著物聯網繼續以驚人的速度增長，數字化連線的裝置數量增加，如果不對大資料投入人力物力，那麼目前的資料困境只會加劇。