关于数据的重要性已经有很多文章了。如果把互联网上涉及大数据重要性的内容聚合起来，其本身就会达到几拍字节。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运作它，并获得正确的见解，使您的组织能够做出关键的业务决策。数据技术顾问托德·戴维斯(Todd Davis)和我最近在LinkedIn Live上讨论了这个问题以及更多。以下是那次谈话的一些要点。
数据市场准备好了到2027年将超过1000亿美元．考虑到目前投资的规模和规模，这并不令人意外。企业经常被告知数据被利用的成功故事，但通常不会看到更大的图景，也就是说，这段旅程有多么艰难。
为了简化这个过程，我们缩小了组织在他们的数据过程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能够提供有助于商业决策的见解时，才能独特地转化为财富。数据网格的日益普及使组织能够以一种具有更好可操作性的新视角来检查其数据。任何数据网格的四大支柱，1)面向领域的去中心化数据所有权和架构，2)数据即产品，3)自助数据基础设施即平台，以及4)联合计算治理，将帮助企业超越原始数据，成为可以在适当的时候使用的现成产品。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太多了，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，它就会产生真正的价值。
- 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，定义谁可以访问数据的范围和他们拥有的权力级别，以做出决定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。从根本上说，数据治理首先要确保数据为客户提供价值，并全面满足他们的所有需求。只有当数据质量适合用例时，洞察才有价值，这使得最近性和相关性至关重要。从安全角度来看，要遵守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得到保护。
- 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有助于提高组织效率。然而，随着组织对数据的深入挖掘，AI、ML和自动化开始在管理洞察力和成功运作方面发挥关键作用。人工智能和ML正在推动一个智能的新时代，其自主决策具有预测性和规范性。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，自动化通过创造规模和减少人工干预正在加速业务的发展。它在帮助恢复数据或主动减少攻击方面发挥着巨大的作用。预测故障和参与主动维护的能力对数据的未来定位至关重要。数据和物联网的爆发将推动这一巨变。
- 对数据的投资也需要对人的平行投资字体在过去的几年中，对数据方面专门职位的需求迅速增加。有一个数据科学岗位增长650%自2012年以来。可获得的人才库的增加也意味着企业需要对新招聘的人才进行投资。这要从大学开始，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崛起。此外，企业需要投资于指导和指导新人才的技术顾问委员会。这为他们提供了一个收获新技能的学习场地和一个测试新想法的孵化中心。
如果你想知道更多关于数据的力量和成功的数据策略的组织，你可以听Rajaneesh Kini，高级副总裁和CTO, Cyient和Todd Davis，数据技术顾问。在他们的LinkedIn Live讨论中，他们深入研究了数据策略的挑战、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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