到底是什么,到底是什么樣的顛沛流離文案

到底是什么

企業數據之痛

企業數據的痛點來源在企業的數據處理能力和數據增加速度的不匹配。據知名分析師估計，企業中有近四分之三的數據處于閑置狀態，只有四分之三數據來輔助企業決策。所以說到數據之痛，我們發現數據之痛并不是企業缺少數據。是缺乏“好的”數據和業務決策和業務嗎與化學強度相關的清潔數據。

隨著企業數字化進程的加快和云計算的普及，企業數據呈現三新趨勢。

01

數據分布呈現多樣化趨勢。用什么隨著系統的發展，數據孤島的問題會怎樣利益加重。

02

數據量會持續增加。分析預測未來三年企業的數據會增加六次。

03

縮短數據的保存期限。如果數據沒有快速啟用，很快就會失去意義。

從以上趨勢可以看出，如果企業還通過真的嗎類型數據遷移和集中化，耗時且成本高昂, 如何利用數據和價值。比如由于數據過時，生產計劃和庫存與銷售脫鉤，導致銷售滯銷，企業利潤巨大。損失。又來了比如產品設計和家庭習慣不匹配，產品逐漸有競爭力取代，市場份額分成臺階萎縮。什么有些情況，企業要承擔法學學位風險，比如一個局部數據訓練出來的模型，可能對某個產生影響類型一直生消極判決，所以公平性問題可能導致訴訟。整體來說，如果企業不提高數據處理能力解決數據浪費的問題，企業未來發展如何擔心。

企業解決數據處理速度，往往分兩種在案件之間搖擺。我們稱之為“數據連接”和“數據中心化”的困境。

答是否需要隔離數據全部連接，每個數據集都與其他數據集連接。首頁可以想象，在這種模式下，每增加一個新的數據源，復雜度會翻倍。在創新混云化趨勢下，全連接的價格經常Ang。同時，數據安全也存在問題。前者的數據訪問控制是由各個數據源分別進行的是的，全連接后數據訪問的規則可能會被打破，數據泄露會成為企業的隱患。

另一個答箱子在嗎數據專注。雖然這樣解決了點對點法律的尺度加大了問題，但它帶來了額外的成本和復雜性。例如，隨著時間的推移，復制、存儲和同步數據的時間成本和技術成本是多少增加，并很快變得混亂法律管理。同時數據集中化解決不了數據保護問題，區域數據規則不允許數據是否在限定區域之外總結。

最后，“數據上的云”也加劇了這種困境。無論是連接還是融合，都是需要的。數據提取量，所有公共提供商都參與數據提取嗎收費的。從成本的角度來看，數據上云后能否真正加速企業數據向商業價值的轉化，值得商榷。

什么是數據結構

那么，我們如何解決這個問題呢困境呢有嗎一種新技術一種靈活的解決方案本案能達到以下目的嗎出價在哪里

01

消除數據孤島，輕松擴展以應對增長數據量。

02

能夠在整個企業和混合云環境中訪問數據，并集中協調企業內的數據流通。

03

能夠處理各種數據類型，以便IT和業務能夠保持敬。

04

提供數據主營業務和賦能業務成員。

能達到以上嗎目標技術，我們稱之為數據結構。

數據結構不是嗎單身產品，什么沒有嗎單身站臺。準確地說，什么是數據結構全新的數據管理理念和現代分布式數據架構，包括共享數據資產、優化數據管理、整合數據流程等。甚至實現數據結構有必要替換現有的技術。數據結構可以集成您當前的技術嗎數據在國家系統中。

企業如何實現數據結構IBM提出了數據結構的落地實踐。

01

通過虛擬連接數據端點并簡化對任何數據的訪問模式來幫助減少數據復制的數量。

02

提供全球動態策略，更不用說了數據保護和質量。

03

李治理和主動元數據增強，以實現動態、智能和動態數據協調。

04

制造知識圖譜，提供動態數據發現和語義識別。

IBM實現數據結構的平臺包括以下重要組件。

01

智能數據記錄(自動分類日志)發現和編譯從不同來源收集現有數據，并創建相關數據的知識地圖。

02

從新SaaS來的中速加新的數據，以開放敏捷的格式存儲在不同的云數據倉庫中，可以通過數據訪問記錄了解并編輯。

03

動態數據隱私(自動隱私)在任何位置創建和實現數據資產隱私保護和啟用控制。

04

虛擬數據訪問(Virtual Data Access)實現了數據訪問記錄中發現的分布式數據的實時虛擬數據訪問，并通過移動數據隱私隱私控制。

05

通過虛擬數據訪問，使對應BI獲得實時可靠的數據。

06

AutoAI可以消費虛擬數據，加快數據科學的進程。

數據結構不是點對點連接還是單個基于中樞的數據收集是在不同/混合數據源之間“跨越”嗎虛擬的還是邏輯的抵押品編號關鍵詞是分布式。數據是用數據結構記錄的嗎大腦，控制分布式數據源參與和協調。因為數據可以被不同的責任部門共享還是業務部門管理，數據該記錄可以被分發。再說關鍵詞是什么動態的數據結構不應該只傳快遞數據學位動一動，而它能為消費者嗎數據提供動起來。最后，除了數據升職動一動，錄音本身也有必要學位動起來。任何任務，比如數據發現和編譯語義豐富和資產映射應該都在最真的嗎在機器交互下完成。

什么是數據織物痛苦還是d平淡

“數據結構是為了創建痛苦”還是“次元”平淡"先說客戶的來檢驗這項新技術。

第一，對于你的技術團隊來說，相比更傳統的數據管理架構，數據結構提供了顯著的流程簡化和成本降低。

數據結構本身是基于虛擬化環境，這意味著盡管數據結構的規模可能非常大。，但在同一個環境管理和內置Dynamic大大簡化了數據交付過程。比如因為數據版本少，所以維護數據質量標準工作量減少了。比如合并數據管理并減少不必要的數據復制，降低了數據設施和存儲的成本。又來了比如全球數據戰略節省數據權限管理所需的時間。

為了生意一般來說，數據結構可以更快地獲得準確的數據，減少處理數據的時間，并通過標準化的接口。快速將數據整合到業務中在家庭商業智能分析中。生意家用可以放香精嗎專注于數據分析，沒有嗎幫助不斷尋找和準備數據。同時，你可以享受整個幫助數據購物體驗，不需要浪費時間等待數據。同時，所有全分析技術，還提對分析結果的合規性和安全性進行了分析。

綜上所述，數據結構是客戶的幫助顧客擺脫的良藥長期存在的數據痛點。

實施路線圖

數據結構是否在混合云數據環境中實施學位動態數據發現、管理、保護和使用。建造數據結構不是采購和部署訂單解決辦法案子，不是嗎踢就，什么事一個過程。在這個過程中結果如下:分階段，每個階段需要的組件依次到位。

沒有嗎階段

庫存數據。識別企業的重要數據源，根據數據類型、存儲位置、數據規模、更新頻率、時效性等因素確定數據訪問。類型。

第三階段

治理數據。定期檢查數據質量，管理數據隱私，控制數據訪問，構建數據處理和負責部門，建成了數據、治理和消費的KPI和公告牌。

沒有嗎階段

和好數據。和好數據輸入了嗎數據服務的關鍵步驟，找到與業務需求強相關的數據，實際上可以解決業務問題。

第四階段

消費數據。通過可視化用，數據科學開發平臺數據消費，衡量數據在業務流程中的價值，并饋入前一階段的數據反饋。

特別聲明：以上文章內容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關于作品內容、版權或其它問題請于作品發表后的30日內與ESG跨境電商聯系。