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如今,数据仍在以爆发的态势不断增长,并且充当着企业数字化转型的核心驱动力,成为商业模式创新的重要基础。然而,据统计,目前只有20%的数据得到了挖掘和利用,还有剩余80%的绝大多数数据由于不能被访问、不能被信任、或是不能被分析,价值无法释放,也无法被充分应用。

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为了挖掘数据的价值,企业首先要对数据进行收集。一般而言,企业往往需要将来自不同系统的数据复制或迁移到中央数据存储器(如数据仓库和数据湖)进行管理和分析,最终为业务赋能。出于历史记录、归档或监管等目的,这是企业必须采取的一种手段。另一方面,对于一些安全级别较高的数据,作为现有方法的补充,企业还可以通过数据虚拟化,跨多个系统从源头对数据进行分析查询。这不仅可以降低成本,避免移动和复制造成的延迟,还可以简化分析步骤并保证其准确性。

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并不是每一个数据对于企业而言都具备价值,在对数据进行分析之前,所有数据都必须经过统一组织和管理,包括数据的清洗、集成、编目和治理,从而确认和优化数据价值。比如,对结构化和非结构化数据进行转换和整理,对不合规、不值得信赖的数据进行处理等等。在这个过程中,企业需要一个统一的治理与集成平台了解数据是否正确、是否可用,同时保证数据的安全性。

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借助AI工具和平台,不仅能够随时随地访问数据,同时还可以对数据集进行训练并构建模型,进行数据挖掘和统计分析。除此之外,根据对AI分析结果的跟踪,还可以随着不断变化的业务情况调整和管理AI,最终实现预测性分析和规范性分析,为企业业务赋能做好充分准备。

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数据源于业务,最终还要回归于业务。可信的数据分析结果,经过与不同系统数据之间的整合,以及与具体业务场景的融合,将为企业提高运营效率、节约成本支出、实现业务洞察、提高客户体验、创新商业模式提供智能和自动化的方法,并为企业决策提供参考和建议。

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从离散到聚合,从离线到在线,从静止到流动,被AI加持的数据,其价值也将被充分释放。

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