关于数据的重要性已经有很多文章了。在互联网上聚合引用大数据重要性的内容本身就会占用几拍字节的空间。然而，理解开始大数据之旅的重要性并不是挑战。真正的挑战在于成功地实施它，并获得正确的见解，使您的组织能够做出关键的业务决策。数据技术顾问Todd Davis和我最近在LinkedIn Live上讨论了这个问题。以下是那次对话的一些收获。
数据市场正蓄势待发到2027年超过1000亿美元．考虑到目前的投资规模和规模，这并不令人意外。企业经常被告知利用数据的成功故事，但通常被屏蔽在更大的图景之外，即过程有多么困难。
为了简化这个过程，我们总结了组织在他们的数据之旅中需要记住的四件事。
- 以数据智慧为动力的智能数据的作用是提供智能的见解。今天的信息大杂烩只有在提供有助于商业决策的见解时，才能独特地转化为财富。数据网格的日益流行使得组织能够以一种新的视角以更好的可操作性检查数据。任何数据网格的四个支柱:1)面向领域的去中心化数据所有权和体系结构，2)数据作为产品，3)自助式数据基础设施作为平台，4)联邦计算治理，将帮助企业超越原始数据，成为可以在适当时间使用的现成产品。在数据中存在着大规模交付转换的巨大潜力。然而，今天收集到的或可用的数据是如此之多，以至于你不知道如何使用它们。当它的数量、速度和准确性在适当的时候提供相关的见解时，真正的价值就来自于它。
- 数据治理不是一种需要，而是一种必要:在当今的生态系统中，定义谁有权访问数据的范围以及他们拥有何种级别的权力，以便做出决策并获得可操作的见解是至关重要的。然而，治理不仅仅是系统和过程的组合。从根本上讲，数据治理首先要确保数据为客户提供价值，并全面满足客户的所有需求。只有当数据质量适合用例时，见解才有价值，使近代性和相关性成为最重要的。从安全的角度来看，遵循GDPR和CCPA等数据法律，设置基础以确保数据在组织和客户级别都受到保护。
- 人工智能和自动化正在利用数据向价值链上游移动:数据的可见性和透明度将有助于提高组织的效率。然而，随着组织更深入地研究他们的数据，AI、ML和自动化开始在管理洞见和成功操作化方面发挥关键作用。人工智能和人工智能正在推动一个具有预测性和规范性自主决策的智能新时代的到来。人工智能还可以解析大量非结构化数据和文本，提供深度情感分析。另一方面，自动化正在通过创造规模和减少人工干预来加速业务。它在帮助恢复数据或主动减轻攻击方面发挥着巨大作用。预测故障和参与主动维护的能力对于未来数据如何定位自身至关重要。数据和物联网的爆炸式增长将推动这一巨变。
- 对数据的投资也需要对人的投资在过去的几年中，对数据方面专业职位的需求急剧增长。有一个数据科学岗位增长650%自2012年以来。人才库的增加也意味着企业需要投资于新聘用的人才。这从大学开始，在大学里培养人才，并为他们提供工具，使他们能够在企业世界中迅速上升。此外，企业需要投资技术顾问委员会，引导和指导新人才。这为他们提供了一个学习新技能的场地和一个测试新想法的孵化中心。
如果你想了解更多关于数据的力量和成功的组织数据策略，你可以听Rajaneesh Kini，高级副总裁兼首席技术官，Cyient和Todd Davis，数据技术顾问。他们在LinkedIn Live讨论中深入探讨了数据策略的挑战、考虑因素和关键成功指标。点击这里观看完整视频:
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