正如石油成為20世紀最具價值的燃料一樣，許多行業(yè)領導者認為數(shù)據是現(xiàn)代數(shù)字企業(yè)最有價值的燃料。但是，石油可能有其局限性，而數(shù)據卻沒有。許多組織已經在探索統(tǒng)一和加快在各種業(yè)務場景中使用數(shù)據的方式。因此，人們看到了數(shù)據市場工具和平臺的迅速出現(xiàn)，這些工具和平臺旨在滿足這一業(yè)務需求。
從本質上講，數(shù)據市場是企業(yè)用于業(yè)務請求、報告和見解的“一站式服務”。在企業(yè)內部，數(shù)據市場提供了一種簡化的體系結構，可以輕松地收集、整理、組織、集成來自各種來源的數(shù)據，從而成為統(tǒng)一的數(shù)據平臺。通過在標準化數(shù)據格式的孤島之間創(chuàng)建兼容的數(shù)據模型，有效的數(shù)據市場能夠在整個組織中構建非結構化數(shù)據。這些數(shù)據通過數(shù)據搜索界面和數(shù)據可視化等各種增強功能進一步增強，可以對業(yè)務場景模擬進行最新、快速、簡便的預測和估算，使其成為具有價值的業(yè)務工具。
這種訪問數(shù)據的方法允許企業(yè)通過單一的交互點來利用其公司范圍的數(shù)據。這樣可以節(jié)省時間和精力，因為不再需要為每個業(yè)務案例提供數(shù)據來源、選擇和解釋。因此，企業(yè)可以通過減少數(shù)據復制和數(shù)據移動來實現(xiàn)成本節(jié)約和快速周轉時間。
意識到潛力
然而，隨著人們繼續(xù)關注不斷變化的數(shù)字數(shù)據生態(tài)系統(tǒng)，可以看到，當人們利用認知解決方案進一步擴展其功能時，可以顯著增強數(shù)據市場的潛力。這些技術比大多數(shù)組織所了解的日常數(shù)據流程自動化工具強大得多，并且涉及可以改變業(yè)務成果的機器到人或機器之間交互的眾多創(chuàng)新。
傳統(tǒng)上，大多數(shù)數(shù)據操作都是通過人工干預完成的，這需要企業(yè)投入大量的勞動力資源。然而，認知解決方案改變了這一點，因為它們可以通過簡化任務來加速結果，例如推動數(shù)據治理、持續(xù)更新元數(shù)據、處理知識管理，以及最重要的是監(jiān)控數(shù)據操作。
企業(yè)的數(shù)據市場
速度、準確性、卓越的客戶體驗是下一代企業(yè)的所有目標，這要求企業(yè)快速響應變化，并開發(fā)經過深思熟慮的業(yè)務場景，以利用新出現(xiàn)的機會。
例如，在全球零售商中，整合來自不同國家、客戶和人員的數(shù)據的能力不僅限于前端，而且還擴展到其價值鏈。確?？绲赜蚝蛠碓吹臄?shù)據生態(tài)系統(tǒng)對于快速高效地為客戶提供高質量的跨地域服務至關重要。通過主動訪問不同的數(shù)據源(例如庫存數(shù)據、財務數(shù)據、供應商數(shù)據、客戶數(shù)據)，可以創(chuàng)建理想的數(shù)據池，以跟蹤交付周期，并有效管理季節(jié)、周期和不同業(yè)務場景下的業(yè)務計劃。
在這種情況下，訪問數(shù)據市場不僅有益，而且對于持續(xù)的業(yè)務增長和成功也至關重要。然而，在如此規(guī)模上做出回應的挑戰(zhàn)可能會令人生畏。雖然數(shù)據市場在將數(shù)據整合在一起很有用，但最終的瓶頸仍然是工作人員。這是人工智能和其他認知技術發(fā)揮重要作用的地方，有助于確保快速獲取洞察力。
人工智能在數(shù)據市場中的潛力
認知世界中的數(shù)據市場不必是“一站式商店”，而是可以充當部署的代理商。這些認知代理的功能類似于繼續(xù)處理數(shù)據操作和治理的引擎，其中包括所有管理任務。因此，他們可以支持企業(yè)的日常需求，并在敏捷的商業(yè)世界中實現(xiàn)快速成果，而不依賴于工作人員的知識和決策能力。
這些數(shù)據機器人可幫助組織管理數(shù)據操作、流程和系統(tǒng)性能，以幫助實現(xiàn)業(yè)務需求的場景，并實現(xiàn)業(yè)務關鍵績效指標(KPI)的監(jiān)控。因此，他們能夠幫助企業(yè)輕松發(fā)現(xiàn)可操作的業(yè)務洞察力，幫助用戶篩選數(shù)百個數(shù)據變量和字段，同時還能夠定位數(shù)據，并將其鏈接到適當?shù)脑獢?shù)據以獲得更全面的數(shù)據集。
這種整體集成可以幫助用戶獲得適合其業(yè)務場景的最佳數(shù)據選擇，并且無需人工搜索。實際上，通過基于先進的人工智能和基于自然語言處理(NLP)的工具，數(shù)據機器人可以評估用戶的數(shù)據需求歷史，并主動提供更具體的選擇維度，從而節(jié)省時間和精力。用戶還可以輕松發(fā)現(xiàn)數(shù)據的可用性，并且機器人可以共享各種有用的詳細信息，例如特定數(shù)據集的先前用例，以及圍繞其先前用途的反饋。
人工智能背后的平臺
當新數(shù)據集在平臺上可用時，認知智能工具可以提供規(guī)范性建議來協(xié)調它們，從而使過程更加主動。它們還可用于評估所提供數(shù)據的核心效果。通過評估過去部署的成功程度，認知智能工具可以幫助企業(yè)量化數(shù)據關鍵績效指標(KPI)，并評估其實現(xiàn)業(yè)務目標的價值。通過了解哪些方案提供最大的投資回報率(ROI)，以及是否可以帶來更好的業(yè)務成果，此流程使企業(yè)能夠有效地為業(yè)務問題規(guī)劃正確的數(shù)據。
此外，認知智能可以在協(xié)助管理數(shù)據流程的基礎層面發(fā)揮重要作用。與虛擬個人助理類似，高級認知智能工具可以通過監(jiān)控平臺上的數(shù)據流來幫助圍繞數(shù)據管理的過程。這些解決方案還可確保數(shù)據市場平臺的自動化性能和質量檢查。
不斷改變
數(shù)字數(shù)據生態(tài)系統(tǒng)正在經歷范式轉變，企業(yè)需要采用數(shù)據結構方法，使數(shù)據更易于訪問和操作。此外，隨著越來越多的組織開始采用全數(shù)字化方法，大規(guī)模數(shù)字化的挑戰(zhàn)只能通過認知技術的優(yōu)勢來解決。這些解決方案為所有企業(yè)提供了正確的工具組合，可以釋放其商業(yè)智能潛力，并向數(shù)字時代邁進。
京公網安備 11010502049343號