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大数据不等于正确数据:在云计算中提高生产力

发布时间:2022年11月01日 09:45:54    来源: A5互联

我们都知道质量与数量的是一个古老争论。但是你有没有考虑过数量与准确率的重要性?

在数据世界中,人们通常认为成功取决于您在业务中拥有多少数据。事实上,数据是现代企业的命脉,它所拥有的信息可以帮助公司更快地行动,与客户保持同步并产生更大的影响。虽然这仍然是正确的,但我们不能忽视云数据的数量呈指数级增长,这给企业造成了内部障碍,可能会阻碍生产力和创新。

事实是,数据在云计算中的行为不同,随着它的蔓延,它的可访问性和完整性变得更加脆弱。当企业面临应对前所未有的事件(如供应链中断)的挑战时,数据团队很快就会变得负担过重,难以让数据变得有用。许多人被迫花费数小时来规避过时的迁移和维护流程,从而浪费他们的时间、生产力和金钱。

有这些都会对整个业务产生重大影响,并削弱数据驱动的能力,包括更慢的价值实现时间、过时的信息以及最终用户寻求自己的数据并执行孤立分析的趋势。这通常会导致数据不准确或流程不标准化,从而导致业务效率低下。如果业务用户将时间花在手动编码而不是推动公司前进的战略分析上,那么就不可能有效地利用数据。

企业必须摆脱手动方法和技术,并采用新方法进行数据集成和转换。否则,他们冒着在整个企业中使用大数据而不是正确数据的风险。本文将探讨我们所说的数据生产力的确切含义,以及企业如何调整他们的分析程序来管理正在生成的云数据的涌入。

数据期望与数据生产力之间的差距

对云数据的误解和误用通常归结为数据的存储方式。数据工程师一直在努力应对无法随数据需求扩展的遗留数据集成技术。换句话说,旧习惯正在阻止团队实现他们正在寻找的有意义的结果。

更重要的是,在原始状态下理解大数据的任务实在是太大了,我们任何人都无法手动完成,尤其是在企业面临数字技能短缺的情况下。报告称,在过去几年中,不到一半 (46%) 的企业正在努力招聘数据专业人员,这意味着没有足够的专家来管理我们已经拥有的数据需求,更不用说数量了。

最终,与数据搏斗会分散团队的注意力,使其无法有效地寻找能够推动竞争潜力的洞察力。提高生产力的机会——让数据变得有用以便企业可以完成更多工作——归结为企业如何重新制定战略。

让数据更有用

如果企业要从数据中获取更大的价值,就需要为他们的各个团队提供经过转换、分析就绪的数据。现代化和编排数据管道是提高数据生产力和帮助提供实时数据洞察力以改善客户体验、欺诈检测、数字化转型、AI/ML 和其他关键业务工作的关键。

在单一平台上加载、转换和同步正确数据的能力意味着云环境可以更高效地运行。选择一个“堆栈就绪”的解决方案,可以集成到本地云环境中,而且“每个人都准备好”使整个企业的用户能够收集洞察力,无论他们的技能水平如何。

在企业面临越来越大的资源压力之际,将数据民主化将有助于减轻过度紧张的数据工程师的工作量,他们可以将时间重新投入到为数据之旅增加价值的任务上。随着云数据扩展到前所未有的水平,能够快速扩展数据集成工作有助于公司加快实现价值的时间,并最终最大限度地发挥数据的影响力。

处理云数据的新方法

长期以来,企业在某种程度上被大数据所误导。确实,有时正确的数据很大,但企业需要的不仅仅是规模才能在数据竞赛中取得成功。

随着越来越多的动态数据由多种来源和格式生成,集成变得更加困难。如果公司在这些情况下继续使用手动迁移数据的传统方法,它的流动速度就不够快。这些公司需要为其分析计划实施战略,以增强和支持现代数据团队的需求。为了让团队更高效地利用他们的数据,他们需要从构建正确的现代云数据堆栈开始。