不可否认，数字技术是一股不断推动商业世界走向未来的驱动力。因此，我们很自然地认为，数字领域是由一个非常具体、非常引人注目的方面驱动、塑造和影响的- - - - - -数据。
因此，公司看待数据的方式已经完全改变了。现在，数据本身已经成为组织数字战略中非常重要的一部分。事实上，这通常是公司建立其数字景观的主要成分。
但这种转变的结果究竟是什么?这通常会导致大量数据来自各个方向- - - - - -消费者、最终用户、数据公民。虽然这样的信息收集是有用的，但它在这种形式下只能做这么多。说实话，这是一个庞大的数据集合- - - - - -未经分析的原始数据- - - - - -只是一个庞大的数据集合。它不能提供见解，不能帮助公司做决定，也不能提供指导。
这就是关于数据智能的讨论开始的地方。
但究竟什么是数据智能?为什么那么多关于数字转型和数字成熟度的讨论都围绕着这个关键短语?数据智能有什么特别之处?是什么让它如此独特和强大?
本文的目的不仅是回答这些基本问题，而且还帮助您从更容易理解的角度探索数据智能的世界。为什么?向你展示，数据智能确实是一个可接近的过程，是所有公司都可以实现的目标- - - - - -无论规模、范围或行业如何。
事实上，你不需要成为一个数据奇才来理解数据智能的重要性。此外，你不需要一个过于复杂的计划来把你的公司带到那里。
您所需要的，至少是开始，是一个坚实的知识基础，以帮助指导您的数据智能之旅。而这正是这个博客设计的目的。
数据智能到底是什么?
如果不首先讨论数据智能的基本概念——定义数据智能，就不可能开始关于数据智能的全面讨论。
虽然有很多独特的定义数据智能漂浮在周围，我们倾向于尽可能简单和直接地描述它。
在Co亚愽视频llibra，我们相信数据智能是一种以正确的方式理解和使用数据的能力。
对我们来说，这个定义是最基本的。为什么?因为在深入了解形成或调整自己的数据智能云的流程、系统和物流之前，首先需要了解数据智能的首要目标是什么。
考虑数据智能的另一种方式是将其视为将正确的数据、见解和算法连接在一起以做一些令人惊叹的事情的输出或结果。这使得所有数据公民都能优化流程，提高效率并推动创新。
因此，有了这些知识，我们可以更进一步地说，数据智能是组织所使用的一组独特的流程、人工智能、技术和工具，以更好地使用、分析、情境化和最大限度地理解他们的数据。
在小范围内，数据智能可以像提出一个人工系统来比较几个独特的数据集一样简化。在更大的范围内，这可以包括机器学习和人工智能等数字工具、数据目录、数据定义等等。
换句话说，尽管数据智能的目的相当统一，但将其付诸实践的方式却千差万别。这一切都取决于公司制定数字智能战略的规模、范围和目标。
数据智能主要涉及数据的上下文化和分析，使其成为组织更强大、更值得信赖和更有信息的工具。最终，数据智能系统、流程或平台应该帮助公司以更有意义的方式使用数据，并允许他们在未来做出更好、更明智的商业决策。
显然，对于大多数渴望加速数字化转型的前瞻性企业来说，能够分析数据并有效地使用数据是最重要的。但是，除了在数字成熟度阶梯的顶端竞争之外，投资一个有意义的、可持续的数据智能云或战略的实际好处是什么?继续读下去——我们接下来会讲到。
数据智能的巨大商业利益
正如我们在几句话之前提到的，数据智能和数字化转型的想法似乎是齐头并进的。
但是，究竟为什么会这样?更进一步说，数字成熟度真的是组织追逐数据智能解决方案的唯一真正原因吗?亚愽体育app下载我们会把这个问题更进一步，问:“真的只有某些类型的企业是这样吗- - - - - -比如高科技、数字化的企业- - - - - -能从数据智能中获益吗?
所有这些问题的简短答案都很简单没有．
事实是，数据智能云和解决方案可以为您的组织做的比您最初想象的多得多。亚愽体育app下载此外，没有哪一种类型的企业会比另一种企业更能从投资数据智能中获益。
关于理解数据智能的好处，最有趣的事情是，每个优势最终都会转化为另一个优势。这为您的组织的数字化转型创造了一种滚雪球效应。换句话说，一个高质量的数据智能平台可以帮助你获取原始数据，并将其转化为令人难以置信的有洞察力和有意义的东西。
这个概念并不局限于拥有一定数量员工或数据集的某种类型的组织。所有行业和各种规模的公司都可以从投资数据智能中获得巨大的收益，现在我们将深入研究这个“为什么”。
数据集的正确上下文
对于数据系统来说，拥有大量正在分析的数据是一个良好的开端，但不知道如何为这些数据提供上下文可能会导致灾难。数据只有在易于理解时才有用。这意味着您的数据公民正在使用、访问和尝试应用的数据必须在正确的上下文中进行限定、分类和分类。
您可能会这样想，“但是我正在用我的数据智能系统存储和分类我的数据，而且事情似乎很有组织——为什么我的数据上下文很重要呢?”
这是个好问题。考虑下图中的数据上下文。作为数据团队的负责人，从数据的角度出发，您对遇到的每个数据集(无论如何，理想情况下)都有扎实的理解。记住，一个出色的数据智能系统的一个特点是设计来确保任何人都可以正确地访问和使用数据，对吗?
考虑到这些事情，考虑一下如果您组织的营销部门的某个人要求数据来帮助他们设计即将到来的营销活动，会发生什么情况。这就是数据上下文很重要的地方。你不仅需要理解特定数据集的上下文，以便向他们发送正确的数据来分析他们的活动，而且他们还需要能够首先理解你发送的数据集的上下文。
出于这个原因，一个设计良好的数据智能系统可以起到很大的作用。高度组织的数据智能系统可以为您提供简单、精简和自动化的方法来更好地对数据进行分类，从而提供简单、直接的上下文。在我们看来，每个数据集提供的上下文级别应该使任何人(无论他们是公司中的谁)不仅可以正确理解数据，而且还可以在正确的上下文中使用它。
更可靠的数据，提高数据质量
说到数据，为了正确使用数据，每个人都应该遵循一个基本规则:只有当你相信数据的质量时，你的数据才有帮助。
当我们说数据质量差时，我们并不一定要把责任推到你身上。有很多原因可以将数据视为“不值得信任”或“坏数据”。例如，错误的数据可能导致做出错误的业务决策，为您提供错误或明显不正确的信息，或者提供不适用于当前情况的更新分析。
为什么不可信的数据如此糟糕?因为最终，当数据质量不好时，它可能会提供糟糕的结果，促使团队做出糟糕的决策，甚至从一开始就不鼓励数据公民使用数据。糟糕或低质量的数据可能是以下数据的结果:
- 不清楚
- 不准确的
- 不新鲜的
- 不可靠的
- 难以捉摸的
当然，还有更多。
这说得通，对吧?如果你不能相信你的数据的质量，你就不可能相信你基于这些数据所做的任何项目的最终结果。
可靠的数据情报系统可以帮助您监控数据的质量，提供实时沿袭和编目，以确保数据的来源是可信的，并跟踪数据如何随时间变化，以提供关于其质量的更多上下文。
这意味着，有了正确的数据情报系统，您可以无缝地提高数据质量，使其成为团队更值得信赖的来源。
授权数据公民成为数据驱动的
正如我们之前提到的，数据智能就是帮助组织分析和更好地使用他们的数据，以做出更有洞察力的决策。
因此，一个一流的数据情报平台当然必须把数据公民放在心上。当您投资于高质量的数据智能平台、系统或流程时，您应该为您的数据公民打开一扇大门，使数据更容易、更可访问、高度上下文化和更无缝。
这意味着一个称职的数据智能系统将使您的数据公民能够比以往更好地使用、分析和理解数据。
一个高质量的数据情报平台可以把一个缺乏数据素养的公司转变为一个数据驱动、数据优先的组织，在数据分析和使用方面，可以自信地让任何一个数据公民坐在司机的位置上。
提高数据的可访问性
我们之前讨论过的大量数据?当然，您拥有它是件好事，但请问问您自己——对于您的数据公民同胞来说，它到底有多容易获得?如果你没有一个可靠的、易于理解的数据智能云，答案是它可能不太容易访问。
对于那些想要投资数字化转型、建立数据文化、并让员工不仅能将数据应用到日常任务中，而且能深刻理解数据的公司来说，简化对数据的访问是必须的。
有了一个有组织的、精简的数据智能系统，您的数据公民将比以往任何时候都更有准备，不仅可以访问而且还可以理解他们正在使用的数据。
数据沿袭和审计
高质量的数据智能平台不仅能帮助你存储、访问和分析数据;它将帮助你更好地理解它的不断演变。
数据的独特之处在于，它并不总是容易追踪、来源或信任。
因此，能够跟踪数据集的谱系(特别是在宏观范围内，当您拥有数百万或更多数据集时)不仅可以帮助提供关于数据上下文的关键答案，而且还可以帮助您在需要审核数据的可信度时提供帮助。
通过改进的数据管理指导更好的业务决策
能够信任您的数据，将您的数据上下文化，使您的数据公民能够正确和内聚地使用数据，跟踪您的数据，并且通常对数据有更内聚的理解，这些都有助于一个非常积极的结果——您将能够做出更好的业务决策。
有效、可信、高质量、合理分析和精简的数据不仅能帮助你更全面地看待数据;它将帮助你更清晰、更直观地了解这些数据的含义，以及它应该如何指导你的决策。
美妙的是，这些决定可以来自并影响你业务的几乎每一个角落。例如,
- 财务部门的数据可以更好地解释，以帮助你削减成本或提高利润
- 来自营销部门的数据可以帮助你更好地定位客户群，带来更多收入
- 来自法律部门的数据可以帮助您创建更好的流程，以减轻或消除过度风险。
功能强大、易于访问且可操作的数据可以使您的业务端到端都有所不同——无论您的组织的行业、规模、范围或利基是什么。
这里的主要结论是什么?数据是关键。但这里有一个问题——如果你不能正确理解所有原始数据并将其置于背景中，你就永远无法做出有意义的、改变业务的决策。
这可能是高质量、精简且无缝的数据智能系统最引人注目的业务好处之一。
为什么需要数据智能?
随着数据智能在数字世界的出现，人们很容易将其视为一个流行词。但说实话，远不止于此。是的，这是现在的一个热门话题，但数据智能是不只是一个可爱的口号或一个抽象的概念，旨在销售某种数据平台。
数据智能是公司数字化转型、在不断发展的技术世界中成长的关键部分，也是指引方向的明灯做出更有洞察力的商业决策的途径．
但更重要的是，数据智能是最优的，是可以实现的，而且是非常有益的。
在这种操作环境中——被海量数据淹没，受到不断涌现的新技术的冲击，这些新技术将提供更多的数据，面临不断变化的合规要求的压力，并始终追求数字化转型——数据智能不仅仅是有用的。这是至关重要的。
然而，这种理想状态只有在充分理解之后才能实现。没有一种一次性的策略或资源分配就能解决问题。
这种环境需要的不仅仅是优化数据和达到数据智能的目标。它要求制定计划、系统和技术来支持企业范围内的数据整理和部门间协作。
然而，它甚至比这更进一步。仅仅开发一个系统是不够的- - - - - -创建度量标准来检查和确保系统正在工作，同时为调整和增强流程的每个步骤提供更改的机会，这是至关重要的。
当然，这不是一个可以在一夜之间或立即发生的过程(正如我们所希望的那样)。如果您的企业或组织像今天的许多现代企业或组织一样，收集的数据被锁在不同的竖井中，不幸的是，这可能会耗尽资源并阻塞流程。亚博 在线
数据智能不仅仅意味着采用一个新系统，忽略你已经积累的所有旧数据。这意味着要改变这种动态，释放内部和外来数据的价值，并通过将其转化为战略和竞争性资产来发挥其魔力。
数据智能用例
虽然数据智能可以帮助组织实现的不仅仅是这些用例，但我们相信这三个是最重要的。
数据智能可以发展你的业务
增长业务是以收入为中心的。数据智能使业务分析人员能够查找、访问、理解和信任数据，从而使用这些数据做出有影响力的业务决策，从而帮助组织发展业务。这导致通过客户交叉销售增加收入，通过改进营销活动和产品发布增加收入，以及提高净销售利润率。
数据智能可以运行你的业务
经营业务以成本为中心。数据智能可以帮助组织减少IT操作和维护成本，减少重复数据支出，并减少业务性能/报告支出。
数据智能可以保护您的业务
保护业务是以风险为中心的。数据智能产品确保组织的数据是可信的，并以合规的方式使用。这避免了监管罚款和处罚，避免了数据泄露，并提高了与合规相关的法律活动的生产力。
如何实现数据智能?
不幸的是，实现数据智能并不容易。组织必须首先建立治理基础作为其主要计划，然后在此基础上进行扩展。对于组织来说，考虑技术并在组织内展望全面数字化转型是很重要的;他们必须放眼全局。要做到这一点，组织需要考虑以下因素。
在这些基础设施中，通常缺少的是提供整个数据环境的完全可见性的基础。
许多组织拥有异构的数据管理技术组合，这些技术随着时间的推移而增长，而碎片化导致了一个筒仓网络。
一个全面的、基于云的平台可以确保企业安全性，并可扩展到满足可靠性、隐私和合规性方面的特定标准。这一切都与目的有关——数据应该是安全和合规的，但它也必须满足业务需求。
应该有一个完整的解决方案:亚愽体育app下载
- 自动化治理和隐私
- 无论位置如何，提取正确的数据
- 应用单一的定义来确保用户是在相同的基础上构建的
- 优先考虑同意、使用和保留政策
- 依靠有效的数据透明性和谱系来提供有意义的商业智能
组织必须记住，技术是动态的——创新总是层出不穷，重要的是要在每一个创新出现时做出判断。因此，所有的基础架构都必须具有与最佳基础架构集成的灵活性。
但这里还有一个更重要的变量。数据智能是一个人和过程的问题;智力是一种人类特点，所以我们需要政策和过程推动知识共享和协作．
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这里没有黄金法则——每个机构都必须评估自己的哲学和网络设置，以创建成熟的数据文化。
要实现数据智能化，核心任务是让知识工作者更容易找到他们需要的数据，从中学习，添加数据并与之协作。
数据情报它不仅对少数高管或特定学科有帮助;它是包罗万象的，有助于重新想象整个企业的每一个功能。它让每个人都有能力使用数据来解决问题、实现想法和发展业务。它促进合作以推动业务价值。
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数据智能使组织能够通过将数据转化为具有竞争力和战略价值的资产，最大限度地利用数据。当数据本身不被视为目的，而是被视为提供新见解和推动更好决策的强大武器时，就会发生这种情况。数据智能帮助我们实现这一目标。
