麻省理工學院技術評論研究:構建一個高性能的數據和AI組織——數據架構很重要。

隻有13%的組織——超級成功者成功的數據和人工智能策略的成功應用數據和AI從來沒有比現在更大的生存必需品¹。為了保持前瞻性在當今景觀,數據領導人正在尋找消除傳統獨立分析的能力,數據科學和機器學習lakehouse平Beplay体育安卓版本台——統一他們的數據、分析和人工智能在簡單,開放,和協作的數據架構。beplay娱乐ios的古訓“這是如何一直”失敗的秘訣,成功使用數據和人工智能的一群創新組織用武力改變每一個行業。這個博客將提供洞察超級成就他們的成功歸因於什麼,以及哪些數據和技術領袖引用作為一個關鍵的推動者構建數據文化,他們的挑戰與ML,優先投資領域在未來兩年內,他們將專注於如果重做按鈕。

日益增長的重要性和鬥爭與數據和人工智能

研究證實了對數據+人工智能是超越從業者和會議室。領導人也將他們的心態不再想想什麼數據,而數據是如何被使用的燃料創新和增長。事實上,在2021年的大數據和艾城的行政調查,NewVantage夥伴發現,92%的高管報告,大數據的速度/ AI投資在他們的組織正在加速——比前一年增長了40%²,據麥肯錫估計,分析和人工智能將創建在2030年新業務價值超過15萬億美元³。盡管這種增長優先,很少組織實際上成功地實現他們的策略——僅為13%¹。一個角我們很少檢查是所謂的“超級成功者也是如此”——在做什麼來驅動他們的成功呢?

劇透警告,數據架構比你想象的更重要

根據采訪9數據和分析品牌如麥當勞,領導人CVS健康,歐萊雅,西北互助,除了350年的一項調查cio,債務抵押債券,技術主管,和其他領導人,麻省理工學院技術評論,與磚合作,發現在其最新的報告中,“構建一個高性能的數據和人工智能的組織,“挑戰始於數據架構。組織需要建立四個不同的堆棧來處理所有的數據負載:業務分析,數據工程,流媒體,和毫升。這四個棧需要不同的技術,不幸的是,他們有時不很好地協同工作。湖泊生態係統在數據倉庫和數據技術架構進一步複雜化。它是昂貴的和資源管理。這種複雜性影響數據團隊。數據和組織性的意外可以慢溝通,阻礙創新和團隊之間創建不同的目標。結果是數據的多個副本,沒有一致的安全/治理模型,封閉係統,和更少的生產數據團隊。

與此同時,毫升仍然是一個難以達到的目標。隨著lakehouse架構的出現,企業不再受傳統架構的範圍和複雜性。結合性能、可靠性和管理數據倉庫的可伸縮性、低成本、靈活性和工作負載數據的湖,lakehouse體係結構提供了靈活、高效的分析,數據科學、和毫升。

在磚,我們把lakehouse架構通過磚lakehouse生活平台,擅長三種方式:Beplay体育安卓版本

1. 很簡單:數據隻需要存在一次支持所有工作負載在一個共同的平台上。Beplay体育安卓版本
2. 開放:基於開源和開放標準,很容易與現有的工具,避免專用格式。
3. 協作:beplay娱乐ios數據工程師、分析師和數據科學家可以一起工作和更有效率。

節省成本、效率和生產力提供的磚Lakehouse平台已經在底線影響企業在每一個行業和地理。Beplay体育安卓版本擺脫過於複雜的建築,磚為所有數據提供一個常見的基於雲計算的數據的基礎和工作負載在所有主要的雲提供商。數據和分析領導人可以培育一個數據驅動的文化,緩解日常工作重點是增加價值的規劃和它所有的複雜性,預見性維護。

額外的研究的發現

除了一個有效和高效的數據架構是成功的主要原因,研究還發現:

• 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。
• 由科技合作是文化創建工作數據。研究采訪的cdo把重視民主化分析和ML的能力。推動這些邊緣與先進的數據技術將幫助用戶做出更明智的業務決策——一種強有力的數據文化的特點。
• 毫升困難管理其業務影響是有限的端到端的生命周期。擴展毫升用例對於許多組織來說是極其複雜的。55%的受訪者表示,最大的挑戰是缺乏一個中心位置存儲和發現毫升模型。
• 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:改善數據管理、加強數據分析和ML,和擴大使用所有類型的企業數據,包括流和非結構化數據。Beplay体育安卓版本

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歸因

¹麻省理工學院技術評論-構建一個高性能的數據和人工智能的組織
²NewVantage夥伴-大數據和艾城的行政調查
³麥肯錫公司,執行官的AI的劇本