数据智能是以正确的方式理解和使用数据的能力。它是连接正确的数据、见解和算法的输出或结果，使所有数据公民能够优化流程、提高效率和推动创新。
为什么需要数据智能?
它不是一个可爱的口号，也不是一个抽象的概念;这是最理想的，可以实现的，而且非常有益。在这种运营环境中——淹没在海量数据中，受到将提供更多数据的新技术不断流动的冲击，承受着不断演变的合规要求的压力，始终追求数字转型——数据智能至关重要。
然而，这种理想状态只有在完全理解的情况下才能实现。不存在一次性的策略或资源分配来完成它。当然，它需要特定的技术来支持企业范围的数据整理和部门间的协作，但是还有更多的技术。这意味着创建策略和流程以允许对正确数据的授权访问，始终保持完全透明和上下文。开发度量标准以确保系统工作，并且可以进行更改以调整和增强每个步骤，这也很重要。
这不会在一夜之间发生。在今天的许多企业中，数据被锁在完全不同的筒仓中，这消耗了资源并阻塞了流程。狗万新闻c数据智能意味着改变这种动态。它释放内部和传入数据的价值，并将其转换为具有战略和竞争力的资产。
数据智能用例
数据智能帮助组织实现三个关键用例:增长业务、运行业务和保护业务。
发展业务
业务增长的重点是收入。数据智能通过使业务分析师能够发现、访问、理解和信任他们的数据来帮助组织发展他们的业务，这样他们就可以使用这些数据来做出有影响力的业务决策。这导致通过客户交叉销售增加收入，通过改进营销活动和产品发布增加收入，并提高净销售利润率。
运行业务
经营企业是以成本为中心的。数据智能可以帮助组织降低IT运营和维护成本，减少重复数据开销，并降低业务性能/报告开销。
保护业务
保护企业注重风险。数据智能产品确保组织的数据是可信的，并以合规的方式使用。这避免了监管罚款和处罚，避免了数据泄露，并提高了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。组织必须首先建立治理基础，然后从那里进行扩展。他们必须超越技术，展望组织内部的全面数字化转型;他们必须着眼大局。要做到这一点，一个组织需要考虑以下因素。
- 在这些基础设施中经常缺少的是提供整个数据全景的完整可见性的基础。许多组织都有各种各样的混合数据管理技术，这些技术随着时间的推移而增长，这些碎片导致了竖井网络。一个全面的、基于云的平台可以确保企业的安全，并可以扩展到满足可靠性、隐私和合规性的特定标准。
- 这一切都与目的有关——数据应该是安全和兼容的，但它也必须满足业务需求。应该有一个完整的解决方案:manbetx1.0下载
- 自动化治理和隐私
- 不论位置如何，提取正确的数据
- 应用单一定义以确保用户在相同的基础上构建
- 优先考虑同意、使用和保留政策
- 依靠有效的数据透明性和沿袭来交付有意义的业务智能
- 组织必须记住技术是动态的——总是会有创新出现，当它们出现时，对它们做出判断是很重要的。到2021年，仅人工智能和机器学习就可能成为75%的企业应用程序的组成部分，所有基础设施必须具备与这些应用程序中最好的集成的灵活性。
- 但这里还有一个更重要的变量。数据智能是人与过程的问题;智力是一个基本的人类所以我们需要这样的政策和过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，以创建成熟的数据文化。要实现数据智能，核心任务是让知识工作者更容易找到他们需要的数据，从中学习，添加数据，并与它合作。
数据情报不仅仅帮助少数高管或特定学科;它包涵一切，有助于重新想象企业中的每个功能。它赋予每个人使用数据来解决问题、实现想法和发展业务的权力。它促进协作以驱动业务价值。它提高了运营效率并发现了新的收入机会。数据智能通过将数据转化为具有竞争力的战略性资产，使组织能够最大限度地利用其数据。当数据本身不是目的，而是提供新见解和推动更好决策的强大武器时，就会出现这种情况。数据智能让我们做到了这一点。
