摘要：

     在数据驱动的经济环境下，企业在大数据和机器学习方面不可能错过投资机会。但是，当今许多有抱负的企业家和经验丰富的企业管理者并不熟悉硅谷和其他地方出现的许多领先的技术趋势，也不知道如何利用大数据的力量在市场上取得成功。
　　
　　那么，如何确保企业的业务在迅速变化的21世纪中保持相关性，以及企业应该学会避免哪些常见错误？遵循这些提示，企业将依靠大数据和机器学习来及时优化自己的业务运营。
　　
　　在投入新技术之前训练自己的团队
　　
　　在企业可能希望了解大数据和机器学习如何结合起来，以重塑各地企业的运营方式之前，企业需要了解许多人对这些新兴技术的常见误解。另外，还需要了解尝试利用大数据遭遇的障碍，以便企业在投资下一代科技的进修能够克服这些障碍。
　　
　　当企业试图将机器学习等商业智能工具运用到他们的运营中时，他们通常会犯一系列常见错误，如果企业知道要注意什么，就可以避免这些问题。对于初学者来说，许多企业都在一纛最新颖的技术和小工具方面进行了投资，却没有带来新的团队成员或投资新的培训计划。这意味着，尽管企业喜欢新技术，但企业的团队中没有任何人能够正确使用它。业务经理往往认为数据处理程序本身是经营的，却忘记了它们只是扩大人力资本原有技能的工具。
　　
　　当企业掌握技术的力量时，不要忘记构成企业核心和灵魂的员工，无论他们是否拥有最佳的交易工具，如果缺乏适当的培训而工作的话，企业的员工将无法取得成功。同样，如果企业认为可以将其大数据业务外包给第三方，就需要明白，采用像外包这样节省成本的措施需要进行必要的权衡，例如会面临失去自主权和削弱网络安全等问题。
　　
　　这并不意味着企业应该忽略外包机器学习工作的诸多好处，而应该在投资于自己团队不熟悉的新技术时谨慎行事。如果企业要依靠第三方的服务，那么应该采取额外的安全措施，以确保自己的数据隐私安全，并努力寻找合作伙伴，并提供企业希望在自己的团队成员中看到的道德规范和驱动力。
　　
　　在投资前理解大数据的用途
　　
　　在通常情况下，企业所有者和管理者应该在投资前了解他们投资背后的目的，但事实上，在当今繁忙的数字时代，似乎很多人都急于追赶最新的趋势，而不管这种技术或趋势是否真的为他们提供帮助。在考虑采用大数据和机器学习技术来重塑业务之前，企业应该勾画出对未来的展望，并确定其运营的哪些领域最适合从工作中增加大数据分析中获益。
　　
　　例如，如果企业在吸引新客户方面遇到困难，那么大数据分析可能会对企业如何识别和评估发生革命性变革的前景。正如一位行业专家所建议的，那些正在寻求采用机器学习技术来降低成本的企业和已建立的消费者群体如果不想浪费其资本，就需要不同的工具和不同的策略。
　　
　　企业不要成为众多僵尸公司中的一员，在当今市场上新兴的技术中，很少有关于如何正确使用它们的策略。如果企业员工中缺乏雄心勃勃的计划者，或者如果企业的员工和管理人员对这项技术太不熟悉，并且不知道如何使用的话，那么企业或许应该咨询第三方分析师，而第三方的分析师可以帮助企业制定一个长久的规划。
　　
　　营销行业正在从上到下发生变化，企业不能在原有的业务上停滞不前。需要对可能的客户进行微目标定位，识别浪费性支出的趋势，以及确定哪些市场在未来几年最有可能增长，这只是企业使用大数据和机器学习取得成功的几种方式。但为了超载竞争对手，企业需要的不仅仅需要新兴技术和复杂的算法。不要忘记，企业所有的投资都应该由潜在的技术战略驱动，而未能正确使用企业投资的新业务工具只会导致企业损失成本。
　　
　　结论
　　
　　实施机器学习对于在当今商业环境中取得成功至关重要。但请记住，在采用新技术的同时，没有什么能取代传统的策略和人际关系。
　　
　　编辑：Harris