Challenges for Startups in Adopting AI and Data Analytics

在商业世界中，敏捷灵活是让初创公司与大企业和行业巨头竞争的关键区别之一。当涉及到实现新技术时，这种灵活性尤其重要。在大型组织中，臃肿的管理制度作风和严格的等级管理会让变革变得更加困难，而创业公司则可以更容易地采用大数据高级分析和智能机器学习工具等新技术。

但同时不可否认的是，在采用新技术方面，敏捷性几乎是初创公司仅有的优势。值得注意的挑战包括更有限的预算、招聘合适人才的成本以及缺乏用于构建、部署和维护高质量数据系统的资源。

(资料图片仅供参考)

尽管存在这些挑战，采用大数据基础设施的巨大好处仍然是值得投入。

根据美国桥港大学的一项研究表明，使用大数据和分析的组织在收入增长和运营效率方面比竞争对手高出36%。高效的数据分析基础设施有助于企业在从如何设计产品或服务到如何使供应链更高效，做出更明智的决策。

简单地说，数据让企业领导者在如何引导团队走向成功方面更有信心。真正的问题是从哪开始实施一个高端但具有成本效益的数据基础设施系统。

采用数据分析

起初，把风险资本投入到市场上新的超棒分析工具上可能很诱人。但把投资者的钱扔在这个问题上并不是一个长期的解决方案，只会让初创公司处于不稳定的财务状况，尤其是在仍未实现盈利的情况下。相反，理想的方法是从小处开始，然后慢慢扩大技术投资。

一个好的起点是一个安全且有弹性的数据湖，这是一个集中式存储库，允许管理者以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。这意味着可以按原样存储数据，而不必通过任何分析工具来运行数据。目前还无法分析或从中获得任何实用价值。但至少从数据湖开始可以收集数据，随着时间的推移将使用这些数据来驱动更昂贵的分析工具。

一旦开始添加分析工具，数据科学家和开发人员就可以立即开始访问数据湖，而不需要将数据移动到单独的分析系统中。从那里，团队可以清理、丰富和转换数据，以提供有用的见解，从而做出更好的业务决策。

观察

到2027年，全球大数据市场预计将增长到1030亿美元，几乎不可避免的是，每个企业，无论规模大小，都需要认真考虑采用高价值的数据分析系统。虽然这可能是一项昂贵的投资，但即使是一家初创公司有理由成为影响当今所有行业领域的数据转型的一部分。它所需要的只是在可靠的数据存储平台上进行初步的小规模投资。