成为数据驱动型公司的秘诀

2021-11-20 17:00


数字驱动的公司


“数据驱动型公司利用其整个组织的洞察力并实施这些洞察力来创造竞争优势,平均年增长率超过 30%,预计到 2021 年将实现 1.8 万亿美元的收入。” 引自 Forrester。

如今,许多公司都在努力实现数据驱动。我们都知道使用数据帮助我们做出更好的业务决策的重要性。
尽管许多组织已经采用商业智能并聘请数据科学家来实现数据驱动,但它们仍然面临很多问题。

如何成为数据驱动型公司

公司通常面临:

“我的公司有很多类型和数量的数据”

“我拿不到其他部门的实时数据”

“我没有足够的资源、时间和才能”


如何解决这些问题?

数据湖可以为组织提供巨大的竞争优势。我们相信每个组织的最终目标都是成为数据驱动的组织。今天,一些公司已经宣布他们打算做数据分析。

和人工智能/机器学习。一些组织根本不知道开始这项工作。如果组织想要进行数据分析或 AI/ML,首先必须打破数据孤岛,如图所示。数据湖可以帮助解决数据孤岛的问题。


数据湖的力量

公司喜欢数据湖。这是因为数据以“原始”格式加载,而不是在进入公司系统时预先配置,因此它们的使用不限于基本捕获。数据湖具有三个关键属性:

1.数据湖可以收集一切:数据湖包含所有数据,包括长时间的原始数据以及任何处理过的数据。

2.数据湖可以潜入任何地数据湖使跨多个业务部门的用户能够根据他们的条件提炼、探索和丰富数据。

3.数据湖是灵活的访问数据湖使多个数据能够跨共享基础架构访问模式:批处理、交互式、在线、搜索、内存和其他处理引擎。


优点:

1.单一的事实来源:所有的家属都可以将他们的原始数据存储在数据湖中。数据湖不需要通过架构定义数据,没有一个困难的过程。因此,每个人都可以使用数据湖获得最真实的数据。

2.实时决策分析凭借数据湖的巨大处理能力,用户可以使用工具来确保数据的高质量,从而实现实时决策分析。

3.数据民主化数据民主化意味着每个人都可以访问数据。数据湖使整个组织都可以使用数据。如果拥有适当的权限,每个用户都有权访问任何和所有组织数据。


下一代端到端数据分析平台

在为我们的客户部署了 30 多个数据项目后,公司提供了端到端模块化:帮助客户在亚马逊上构建其数据分析平台的方法:


成功案例研究:航空分析

关于客户


包括国内和国际目的地,客户提供了60多个目的地,公司3000多名员工


客户的挑战


● 来自 15 个以上业务部门的多个数据系统导致了数据孤岛的问题。

● 大量数据导致客户尝试使用BI工具分析数据时遇到困难。


来自专业云端顾问公司的解决方案


我们使用 DLMS(数据湖管理系统)帮助客户构建单一数据源的数据平台,消除数据孤岛的障碍。


好处:

● 通过专业技术,让客户在短短几天内建立了数据湖和企业数据仓库。

● 它帮助客户节省了 80% 的数据处理时间。

●统一平台,15+业务单元可以访问不同部门的数据,随时进行实时复杂的分析。


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