在Big Data LDN的一个开场主题演讲中，Cloudera首席架构师Doug Cutting讨论了数据转型在追求数字化转型中的重要性。
不要对任何科技产品抱得太紧;要时常想想怎样才能取代它。毕竟，改变才是新常态。
企业和个人都在数据的旅途上
这一数据历程代表了我们在社会和商业中所做的大部分工作，包括娱乐，商业，政府和企业等的数字化转型的开始。这些不同的领域正在以惊人的速度采用技术，这是摩尔定律50年的顶峰，毕竟现在硬件和软件已经便宜到可以广泛使用。然而，从商业和消费者的角度来看，我们还没有充分利用这一点。事实上，我们才刚刚开始。这是科技领域最激动人心的时刻，就像工业革命时期的机械化一样;但是发生得更快，而且遍及社会的各个方面。
数据软件
数据软件是这场技术革命的核心，但是，它最近一直在变化。仅仅在十年前，软件的主导风格表示国家数据库才是王道。今天，情况完全不同了。由于我们有来自不同来源的大量数据，关系数据库现在是受到限制的，因此这种风格仅限于难以连接的孤立系统。Cloudera的首席架构师ddoug Cutting在大数据LDN的主题演讲中表示“颠覆的时机已经成熟，需求已经存在。但是，很难设计出一种解决方案，并在第一次就把它做好。事实证明，数据软件的迭代方法更好。”
开源
开源软件提供了一种更好的方法，可以通过协作为更通用的目的开发软件。它创造了巨大的优势，通过削减后被称为“软件采用的类固醇”。重要的是，开源可以被企业使用，他们逐渐意识到了这一点。“现在的环境已经和十年前不同了” Cutting表示。
在hadoop之上，现在有很多工具可以对其进行补充和替换——例如Apache Spark。而且，还有其他的存储引擎。一个生态系统正在开发，它有一个共同的线程来支持更好的软件开发。这些新工具适用于我们现有的各种数据——例如物联网、传感器数据、网络数据。这些不是事务性数据源，因此关系数据库可能不是最好的工具。“现在的进步是一种更有成效的方式。”Cutting继续说道。
软件开发公司的崛起
每个行业都是由软件驱动的，每个企业都需要成为某种软件开发公司。这种能力或称为转型，将为企业及其客户提供独特的价值，以应对颠覆。这通常与数据软件有关。例如，亚马逊(Amazon)和特斯拉(Tesla)(以及其他颠覆者)围绕数据系统打造自己的公司。数据将是未来商业发展的核心。
充分利用你的数据
将人工智能方法附加到数据系统中可能有效，但是有很多更简单的事情可以更快速地完成:分析(“基本上是计数”)、大规模的数据仓库、数据科学(“花式计数，聪明的数学”)、机器学习(“用反馈和迭代来计算计数 - 相当进化的用例”)。你需要有良好的数据，并理解这些数据，以便上述任何一项都能发挥作用，并提供真正的见解——它告诉了你什么，而没有告诉你什么。”大多数人都建议慢慢来而不是一下子跳进深渊。
最根本的挑战
许多组织，甚至是政府，都把不断增长的技能视为需要攀登的大山。然而，据Cutting说，“人们可以学得相当快速。技能差距不是一个深层次的问题。”
行业知识，你知道如何改进你的业务，需要数年的成长和发展:你可以在几周内采用技术，但需要时间来了解这种技术如何与业务目标保持一致并解决常规挑战。
然而，根本的挑战围绕着思维方式的商业文化更好的利用新技术。
人们低估了组织的结构:IT是如何管理的，谁拥有等等。要充分利用这一优势，就必须重新思考组织、实践和理念。
至关重要的是，企业应该授权整个组织的人使用技术来做出决策。这种自助服务系统的理念与数十年来的IT文化背道而驰。
问题是:企业能够适应并利用这种优势吗?
新公司发展如此之快，是因为他们从一开始就有这种需要的心态——这是对更成熟的传统行业的根本挑战。
相关的挑战是以一种道德的方式调整组织;维护用户的信任，并且不背叛用户。
这只是开始
企业和政府才刚刚开始考虑如何有效地整合这些技术。重要的是，需要有更多的监管，科技公司也需要推动。Cutting说:“如果我们想成为我们想要的数字化社会，我们就需要关注人们的权利。云计算是一个摆脱传统IT组织都会遇到的限制和文化问题的好方法——它可以让很多事情变得更简单，并加速转型。”
数据的旅程
在组织踏上数据之旅之际，重要的是不要把目标定得过高。商业领袖需要用这些技术展望未来，但不是一夜之间。这是一场缓慢的革命，一场长期的革命。“让迭代式的成功成长和传播，”Cutting说，首先是个小的胜利。有必要让高层参与进来，并允许项目进行——这些转型项目需要以开放的方式进行。这最终是一个过程，但完美是无法实现的。这将永远是一个持续的旅程。“不要太紧地拥抱任何科技产品;而是需要时常想想我们怎样才能取代它，保持前进。毕竟，改变才是新常态。
这是数据旅程和数字化转型工作的开始，它将使组织得以改进; 通过获取数据，理解数据并使用它来优化流程。
