cxo和董事会认识到，他们的组织能够从数据中产生可操作的见解，通常是实时的，具有最高的战略重要性。
为了成为数据驱动型企业，企业正在部署越来越先进的云技术。然而，如果没有丰富、高质量和易于获取的数据，这些工具所提供的价值将是有限的。看看首席信息官、首席财务官和其他数据分析领导者在最近的《麻省理工学院技术评论》洞察报告中说了些什么。
主要发现如下:
企业在未来两年的首要数据重点分为三个领域，这些领域都得到了更广泛采用云平台的支持:bob体育客户端下载改进数据管理，增强数据分析和机器学习，并扩展所有类型企业数据的使用。
只有13%的组织擅长执行数据战略
他们之所以成功，是因为他们专注于数据管理和架构的基础，这使他们能够“民主化”数据，并从ML中获得价值。
技术支持的协作正在创造一种有效的数据文化
利用先进的数据技术将分析和ML功能推向边缘，将帮助最终用户做出更明智的业务决策——这是强大数据文化的标志。
ML的业务影响受到其端到端生命周期管理困难的限制
55%的受访者表示，最大的挑战是缺乏存储和发现ML模型的中心位置。
云，曾经被认为是可选的，今天是现代化数据管理的基础:63%的受访者在数据架构中广泛使用云服务或基础设施。
企业寻求支持数据管理、分析和机器学习的云原生平台bob体育客户端下载
未来两年，企业的首要数据优先事项分为三个领域，这些领域都得到了更广泛采用云平台的支持:改进数据管理，增强数据分析和机器学习，以及扩大所有类型企业数据的使用。bob体育客户端下载
开放标准是未来数据架构策略的首要需求
如果受访者可以为他们的业务构建新的数据体系结构，那么与现有体系结构相比，最关键的优势将是更多地采用开源标准和开放数据格式。bob下载地址
未来两年企业数据战略最重要的业务目标
(最多的回答，受访者百分比)
- 总计
- 北美
- 欧洲
- 亚太地区
有效的数据管理是数据驱动型组织的基础之一。但是在企业中管理数据是非常复杂的。随着新的数据技术的出现，遗留系统和数据竖井的负担也在增加，除非它们能够被集成或隔离。架构的碎片化是许多首席信息官和首席数据官头疼的问题，这不仅是因为竖井，还因为组织使用的各种内部部署和基于云的工具。这些问题加上糟糕的数据质量，使组织的数据平台——以及它们支持的机器学习和分析模型——无法达到交付业务结果所需的速度和规模。bob体育客户端下载
“数据科学和生产之间的多次部署和容易出错的交接是一个巨大的问题。数据科学输出和我们在操作后得到的结果之间经常存在差距。”
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