什么将使“数据”在2019年发挥作用？
领养的速度比以往任何时候都重要
自从企业辩论数据和分析投资以来已经有一段时间了。有些人已经做到了，而且正在奏效。现在，对于数据投资是否有效的担忧超出了我们的范围，现在的问题是，您需要多长时间才能使它起作用。必须首先将策略放在首位，并且要自上而下推动数据投入执行和结果。这是一项艰巨的任务，但是到目前为止，已经有最佳实践和开源工具来帮助采用数据解决方案。您不能全力以赴，必须在2019年开始之前确定您将要领导多少数据，然后对自己作为一个组织忠于自己。
机器学习仍将是热门话题，平台将统治世界
机器学习和深度学习流行语在这里，并将在这里出现一段时间。自动化是不费吹灰之力，无论它使流程高效还是模型化。无监督学习已被证明在技术利用的每个领域都得到了很好的应用。随着人类与技术的互动变得越来越多，导致理解使用模式的复杂性，必须越来越多地需要抽象和自动化算法来解密这些见解。可伸缩性是另一个重要方面，而平台也带来了这一点。我们将看到跨行业使用各种算法来解决特定营销和客户问题的平台的激增
开放数据和连接数据将成为数据经济的关键
数据合作社和伙伴关系是现实。没有人拥有客户，而完成难题的唯一方法是公司走到一起并共享信息。数据隐私和安全性将是一个持续的挑战，但这正是使该技术变得有趣的原因。我预见到许多创新型公司的出现，以解决安全和匿名数据共享中的难题，从而造福所有人
数据采集??将是企业的优先事项。
样本偏差仍然很普遍，分析的意义已经超出了“处理客户过去的行为”的范围。内部数据还远远不够，并且公司很高兴地将精力集中在获取外部数据以及有关其现有和潜在客户的更多数据上。公司将花更多的在2019年，在获取数据-从2次聚会到3次党政府的数据。
以人为本的行销将取代以资料为基础的行销
全渠道的复杂性需要解决，现在是时候了。考虑到可以通过解决客户身份并解决真实身份的问题来解决此问题的技术，而不仅仅是cookie，识别广告支出的浪费，定位不准确，对客户的概率看法和不正确的归因将面临更大的挑战。
购买与 制定策略将偏向“购买并制定”策略
这将是建立分析功能的混合方式。公司早就意识到，他们不能仅仅自己建立CoE，仅依靠咨询公司为他们创造神奇效果也不明智。未来的趋势将是寻求专家的帮助，并更快地建立自己的能力。专业的战略咨询公司可以帮助教授如何构建功能，平台将有助于减少对创建数据科学家的依赖，而不是修饰业务人员以帮助推动数据主导的转型
数字化转型将实现，营销自动化将加速
通过对Martech / Adtech的所有整合和投资，已经充分证明，数字化转型现在比以往更加真实。我们已经过去了教育模式，现在是执行模式。公司确实希望实现营销自动化，而许多公司还没有完成。
数据科学家将把他们的角色转变为解决方案传播者和讲故事的人
传统数据科学家现在已经理解了数据专家过于技术性或客观性的持续挑战。借助出色的可视化工具和数据处理平台，现在是时候让数据科学家更加精通业务并更有效地讲述他们的故事了。
最有希望的数据机会将是对人们进行数据教育
在完全相信业务人员或市场营销人员利用数据的力量以至于改变文化的程度方面，仍然存在巨大差距。通过开放平台，Linkedin，Meetups，公司内部平台和付费活动来教育人们的“教育者”数量将会增加。2019年您将有更多的数据会议，研讨会和大师，我们需要它们。
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