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提高數據管理、加強數據分析,毫升,擴大使用所有類型的企業數據。
CxOs和董事會承認他們組織的能力從數據生成可行的見解,經常實時,是最高的戰略重要性。
成為數據驅動,企業部署越來越先進的雲計算技術。然而,這些工具提供的價值將是有限的不充足,高質量和方便的數據。看看cio、債務抵押債券和其他數據和分析領導人不得不說在最近麻省理工學院技術評論見解報告。
主要結論包括以下幾點:
隻有13%的組織擅長提供數據策略
他們成功感謝關注的基礎數據管理和體係結構,使他們能夠“民主化”數據和從毫升獲得價值。
由科技合作是文化創建工作數據
推動與先進的數據分析和ML功能邊緣技術將幫助最終用戶做出更明智的業務決策——一種強有力的數據文化的標誌。
毫升困難管理其業務影響是有限的端到端的生命周期
最重要的挑戰,55%的受訪者說,是缺乏一個中心位置存儲和發現毫升模型。
今天的雲,一度被認為是可選的,現代化的基礎數據管理:63%的受訪者使用雲服務或基礎設施的廣泛的數據架構。
企業尋求原生雲平台,支持數據管理、分析和機器學習Beplay体育安卓版本
組織的最高數據優先級在未來兩年分為三個區域,所有支持更廣泛的采用雲平台:提高數據管理、加強數據分析和ML,和擴大使用所有類型的企業數據。Beplay体育安卓版本
開放標準是要求未來的數據體係結構策略
受訪者是否可以建立一個新的數據架構的業務,現有架構的最關鍵的優勢將是一個更大的擁抱開源標準和開放的數據格式。
公司最重要的業務目標企業數據策略在未來兩年
(反應,%的受訪者)
- 總
- 北美
- 歐洲
- 亞太地區
麻省理工學院技術評論見解調查,2021
有效的數據管理是數據驅動的組織的基礎之一。但管理數據在企業是高度複雜的。隨著新數據技術投產,遺留係統和數據倉庫增長的負擔,除非他們可以集成或鎖定。分散的架構是一個頭痛對許多cio和cdo,不僅僅由於豎井還各種本地和組織使用基於雲計算的工具。隨著數據質量差,這些問題結合剝奪組織的數據平台,他們支持的機器學習和分析模型,所需的速度和規模交付業務的結果。Beplay体育安卓版本
“多個部署和容易出錯的問題數據科學和生產之間的傳遞是一個巨大的問題。經常有差距數據科學產出和結果後我們得到實施。”
Naveen Jayaraman
副總裁-數據、CRM、分析
歐萊雅
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