正如石油成為20世紀最具價值的燃料一樣，許多行業(yè)領(lǐng)導者認為數(shù)據(jù)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(jù)卻沒有。許多組織已經(jīng)在探索統(tǒng)一和加快在各種業(yè)務(wù)場景中使用數(shù)據(jù)的方式。因此，人們看到了數(shù)據(jù)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(wù)需求。

 

從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)市場是企業(yè)用于業(yè)務(wù)請求、報告和見解的“一站式服務(wù)”。在企業(yè)內(nèi)部，數(shù)據(jù)市場提供了一種簡化的體系結(jié)構(gòu)，可以輕松地收集、整理、組織、集成來自各種來源的數(shù)據(jù)，從而成為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。通過在標準化數(shù)據(jù)格式的孤島之間創(chuàng)建兼容的數(shù)據(jù)模型，有效的數(shù)據(jù)市場能夠在整個組織中構(gòu)建非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)搜索界面和數(shù)據(jù)可視化等各種增強功能進一步增強，可以對業(yè)務(wù)場景模擬進行最新、快速、簡便的預(yù)測和估算，使其成為具有價值的業(yè)務(wù)工具。

 

這種訪問數(shù)據(jù)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(jù)。這樣可以節(jié)省時間和精力，因為不再需要為每個業(yè)務(wù)案例提供數(shù)據(jù)來源、選擇和解釋。因此，企業(yè)可以通過減少數(shù)據(jù)復制和數(shù)據(jù)移動來實現(xiàn)成本節(jié)約和快速周轉(zhuǎn)時間。

 

 

然而，隨著人們繼續(xù)關(guān)注不斷變化的數(shù)字數(shù)據(jù)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(jù)市場的潛力。這些技術(shù)比大多數(shù)組織所了解的日常數(shù)據(jù)流程自動化工具強大得多，并且涉及可以改變業(yè)務(wù)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(jù)操作都是通過人工干預(yù)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(wù)來加速結(jié)果，例如推動數(shù)據(jù)治理、持續(xù)更新元數(shù)據(jù)、處理知識管理，以及最重要的是監(jiān)控數(shù)據(jù)操作。

 

 

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(yīng)變化，并開發(fā)經(jīng)過深思熟慮的業(yè)務(wù)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(jù)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(jù)生態(tài)系統(tǒng)對于快速高效地為客戶提供高質(zhì)量的跨地域服務(wù)至關(guān)重要。通過主動訪問不同的數(shù)據(jù)源(例如庫存數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù))，可以創(chuàng)建理想的數(shù)據(jù)池，以跟蹤交付周期，并有效管理季節(jié)、周期和不同業(yè)務(wù)場景下的業(yè)務(wù)計劃。

 

在這種情況下，訪問數(shù)據(jù)市場不僅有益，而且對于持續(xù)的業(yè)務(wù)增長和成功也至關(guān)重要。然而，在如此規(guī)模上做出回應(yīng)的挑戰(zhàn)可能會令人生畏。雖然數(shù)據(jù)市場在將數(shù)據(jù)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(shù)發(fā)揮重要作用的地方，有助于確保快速獲取洞察力。

 

 

認知世界中的數(shù)據(jù)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(jù)操作和治理的引擎，其中包括所有管理任務(wù)。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(jù)機器人可幫助組織管理數(shù)據(jù)操作、流程和系統(tǒng)性能，以幫助實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求的場景，并實現(xiàn)業(yè)務(wù)關(guān)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(wù)洞察力，幫助用戶篩選數(shù)百個數(shù)據(jù)變量和字段，同時還能夠定位數(shù)據(jù)，并將其鏈接到適當?shù)脑獢?shù)據(jù)以獲得更全面的數(shù)據(jù)集。

 

這種整體集成可以幫助用戶獲得適合其業(yè)務(wù)場景的最佳數(shù)據(jù)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(jù)機器人可以評估用戶的數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)集的先前用例，以及圍繞其先前用途的反饋。

 

 

當新數(shù)據(jù)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(diào)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(jù)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(jù)關(guān)鍵績效指標(KPI)，并評估其實現(xiàn)業(yè)務(wù)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(wù)成果，此流程使企業(yè)能夠有效地為業(yè)務(wù)問題規(guī)劃正確的數(shù)據(jù)。

 

此外，認知智能可以在協(xié)助管理數(shù)據(jù)流程的基礎(chǔ)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(jù)流來幫助圍繞數(shù)據(jù)管理的過程。這些解決方案還可確保數(shù)據(jù)市場平臺的自動化性能和質(zhì)量檢查。

 

 

數(shù)字數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)正在經(jīng)歷范式轉(zhuǎn)變，企業(yè)需要采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法，使數(shù)據(jù)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(shù)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。