数据智能是以正确的方式理解和使用数据的能力。它是连接正确数据、见解和算法的输出或结果，允许所有数据公民优化流程、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或抽象的概念；它是最佳的，可实现的，而且非常有益。在这样的操作环境中——大量数据充斥其中，不断涌现的新技术将提供更多的数据，不断变化的法规遵从性要求带来的压力，以及始终追求数字化转型——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。没有一个一次性的策略或资源分配可以完成它。它当然需要特定的技术来支持企业范围的数据整理和跨部门协作，但还有更多的技术。它意味着创建策略和流程，允许授权访问正确的数据，始终保持完全的透明度和上下文。同样重要的是，开发度量标准以确保系统正常工作，并且可以进行更改以调整和增强每个步骤。
这不会一夜之间发生的。如今，许多企业都将数据锁在不同的筒仓中，这会消耗资源并阻塞流程。数据智能意味着改变这种动态。它释放了内部和传入数据的价值，并将其转换为战略性和竞争性资产。狗万新闻c
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
业务增长以收入为中心。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企业发展业务，从而使他们能够使用这些数据做出有影响的业务决策。这将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。
经营企业
经营业务以成本为中心。数据智能可以帮助企业降低IT运营和维护成本，减少重复数据支出，并减少业务性能/报告支出。
保护业务
保护业务是以风险为中心的。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。这样就避免了监管罚款和处罚，避免了数据泄露，提高了与法规遵从性相关的法律活动的效率。
如何实现数据智能化？
实现数据智能并非易事。组织必须首先建立治理基础，然后从那里进行规模化。他们必须超越技术，着眼于组织内部的全面数字化转型；他们必须着眼全局。要做到这一点，一个组织需要考虑以下因素。
- 这些基础设施中经常缺少的是在整个数据景观中提供完全可见性的基础。许多组织都有随着时间的推移而增长的数据管理技术的异构混合体，这种分散导致了一个孤立的网络。一个全面的、基于云的平台可以确保企业安全，并可扩展以满足可靠性、隐私性和法规遵从性方面的特定标准。
- 这一切都与目的有关—数据应该是安全的和兼容的，但它也必须满足业务需要。应该有一整套解决方案：manbetx1.0下载
- 自动化管理和隐私
- 提取正确的数据，而不考虑位置
- 应用单一定义确保用户在同一基础上建立
- 确定同意、使用和保留策略的优先级
- 依靠有效的数据透明度和血统来提供有意义的商业智能
- 组织必须记住，技术是动态的——总是有创新不断涌现，并且在每一个创新出现时做出判断是很重要的。到2021年，仅人工智能和机器学习就有可能成为75%的企业应用程序的组成部分，所有基础设施都必须具有灵活性，能够与其中最好的应用程序集成。
- 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；智力是一种基本的人类所以我们需要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理念和网络设置，以创建一个成熟的数据文化。为了实现数据智能化，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，添加到数据中并与之协作。
数据智能不仅对少数高管或特定学科有帮助；它包罗万象，有助于重新构思整个企业的每个功能。它赋予每个人使用数据解决问题、实现想法和发展业务的能力。它促进协作以推动业务价值。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资产，使企业能够最大限度地利用数据。当数据本身不被视为目的，而是提供新见解和推动更好决策的有力武器时，就会发生这种情况。数据情报把我们带到那里。
