数据智能是能够以正确的方式理解和使用您的数据。它是连接正确的数据，洞察力和算法的输出或结果，以允许所有数据公民优化流程，提高效率和驱动创新。
你为什么需要数据智能？
这不是一个可爱的口号或抽象概念;它是最佳的，可实现的，非常有益的。在这一操作环境中 - 在大规模数据卷中唤醒，通过恒定流动的新技术，将在不断变化的合规性任务中提供更多数据，并且始终追求数字转换 - 数据智能至关重要。
然而，这种理想状态只能在完全理解时实现。没有一次性的策略或资源分配，可以完成它。它肯定需要特定的技术来支持企业范围的数据归类和部门间协作，但它有更多。它意味着创建策略和进程，以允许授权访问正确的数据，始终具有完整的透明度和上下文。开发指标也很重要，以确保系统正在工作，并且可以进行更改以调整和增强每个步骤。
这不会发生一夜之间。随着许多企业今天，数据被锁定在不同的筒仓中，这排出了资源和堵塞过程。狗万新闻c数据智能意味着改变动态。它解锁了内部内部和传入数据的价值，并将其转化为战略和竞争性资产。
数据智能用例
数据智能帮助组织实现三个关键用例：成长业务，运营业务，保护业务。
成长
生长业务是收入专注。数据智能帮助组织通过启用业务分析师来查找，访问，理解和信任其数据来帮助组织来发展他们的数据，以便他们可以使用此数据来制作有影响力的业务决策。这导致通过客户交叉销售的收入增加，通过改进的营销活动和产品发布以及改善净销售利润率的收入增加。
经营业务
运营业务是重点的成本。数据智能可以帮助组织降低IT运营和维护成本，减少重复的数据支出，并降低业务绩效/报告支出。
保护业务
保护业务是重点的风险。数据智能产品确保组织的数据值得信赖并以合规的方式使用。这导致避免监管罚款和处罚，避免数据泄露，并提高合规相关法律活动的生产率。
如何实现数据智能？
实现数据智能并不容易。组织必须首先建立一个治理基础，然后从那里规模。他们必须超越技术，并展望组织内的总数字转型;他们必须看看大局。为此，组织需要考虑以下因素。
- 这些基础架构中经常丢失的是一个基础，可以在整个数据景观中提供完全可见性。许多组织具有随着时间的推移而增长的数据管理技术的异构组合，并且碎片导致淤泥网络。全面，基于云的平台可以确保企业安全和扩展，以满足特定的可靠性标准，隐私和遵守。
- 这完全是关于该目的 - 数据应该是安全的，符合要求，但它也必须提供业务需求。应该有一个完整的解决方案：manbetx1.0下载
- 自动化治理和隐私
- 无论位置如何提取正确的数据
- 应用单一清晰度以确保用户在同一基础上构建
- 优先顺序同意，使用和保留策略
- 依靠有效的数据透明度和谱系来提供有意义的商业智能
- 组织必须记住，技术是充满活力的 - 总有派克的创新，并且在他们出现时对每个人进行判断是很重要的。仅仅，人工智能和机器学习可能是2021年所有企业应用程序的75％，所有基础架构都必须灵活地与最佳集成。
- 但这里有一个更重要的变量。数据智能是一个人和流程问题;智力是一个根本的人类特征，所以我们需要政策和流程推动知识共享和协作。
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这里没有黄金法则 - 每个机构都必须评估自己的哲学和网络设置，以创建一个完整的数据文化。为了实现数据智能，核心使命是让知识工作者更容易找到所需的数据，从中获悉，添加到它并与之合作。
数据智能没有帮助一些高管或特定的学科;它全部包含并帮助恢复整个企业的每个功能。它为每个人提供了利用数据来解决问题的权力，实现想法和发展业务。它促进了协作以推动业务价值。它提高了运营效率，并确定了新的收入机会。数据智能使组织能够通过将数据转变为竞争力和战略资产来充分利用其数据。当数据被视为不作为其本身而不是一个强大的武器时会发生这种情况，以提供新的洞察力和推动更好的决定。数据智能让我们在那里。
