那么機器學習究竟如何促進大數據管理的革命，以及今天最聰明的公司為解決大數據問題而采取的行動呢？對大數據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。

在噪聲中尋找信號

如果今天的市場有一個普遍的真理，那么大數據幾乎是無處不在的。各種形狀和尺寸的公司都依靠數據來預測消費者的行為模式，更好地推銷他們的產品，預測市場趨勢并降低成本。然而，使用無數數據的數據更容易，但是，許多企業正在面臨跟上數據管理步伐的挑戰。 在解密大量的模糊數據時，需要找到有用的業務應用數據或從噪聲中解密數據信號，因為將遇到比以往任何時候更多的問題。數據挖掘的過程正在復雜化，正是因為在這里出現了大量的大量信息，才能確定實際上是什么樣的潛在趨勢，而什么只是巧合。 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通過信息塔篩選，而找到與其業務相關的一頁或兩頁數據。與其浪費企業員工的寶貴時間，公司反而轉而使用算法來更有效地分析這些信息，從而發現他們可以獲得什么寶貴的見解。 確定應用哪些技術或算法并不總是容易的，但它比選擇工作人員的替代方法要好得多。隨后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。大數據分析工具正在采用更高的標準，越來越多的投資者意識到，如果成功地使用如此大量的信息，數據存儲是至關重要的。

建立更好的數據管理系統

隨著大數據管理在當今市場中發揮重要作用，人們也看到大數據管理研究和計劃也相應增長。無論是為ZF即將出臺的監管措施做準備，還是通過采用基于市場的解決方案進行自我監管，更多的大數據管理計劃似乎正在逐漸興起。 希望通過大數據分析獲得機器學習和商業愛好者的愛好者應該對這個消息感到高興。熟練的員工以及高技術的算法和其他基于技術的工具供他們使用，對于希望取得成功的企業至關重要，數據只會越來越重要。鑒于全球互聯網流量在2016年超過澤字節，假設數據需求將持續增長是明智之舉。那么企業應該采用什么樣的大數據管理解決方案？ 企業應該準備與數據存儲供應商建立有利可圖的伙伴關系。特別是使用大量數據的大公司或企業應考慮創建自己的數據存儲操作。在短期內創建數據存儲或數據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，數字化連接的設備數量增加，如果不對大數據投入人力物力，那么目前的數據困境只會加劇。