實施數據質量管理計劃
數據質量管理是確保數據在其整個生命周期內準確、完整和可靠的過程，這包括數據清理、驗證和標準化的方法，以確保高質量的數據。
數據質量管理可防止數據集中的錯誤和不一致，從而為合理的決策奠定基礎。對實時流處理的日益重視突出了高質量數據對于快速準確分析的重要性。糟糕的數據質量可能會危及實時洞察的有效性，導致錯誤的判斷。
AI增強開發——將機器學習(ML)和AI技術集成到軟件開發過程中的工程，在很大程度上依賴可靠的數據來高效地訓練ML模型，從而使數據質量管理對AI努力的成功至關重要。
構建更具可擴展性的基礎設施
可擴展的基礎設施需要創建能夠有效管理不斷增長的數據量和用戶需求的系統。這涉及使用云資源、部署分布式計算和優化存儲解決方案。
可擴展的基礎設施允許更好地管理不斷增長的數據環境。2024年，持續威脅暴露管理(CTEM)的概念突顯了可擴展性在應對日益增加的安全風險方面的重要性。
可擴展的體系結構確保系統能夠適應不斷變化的安全需求，并有效地處理任何風險。有了可持續的技術平臺，工程設計符合可伸縮性的最佳實踐，強調基礎設施的長期耐用性，以實現可持續和高效的數據處理。
采用敏捷開發方法
敏捷開發是一種靈活的軟件開發方法，側重于團隊合作、用戶輸入和增量更新，它使用Scrum和看板等框架進行高效的項目管理，并幫助創建持續改進的文化，敏捷團隊密切合作，從而更好地溝通和更快地適應不斷變化的業務需求。
敏捷開發對于快速響應不斷變化的業務需求和技術改進至關重要。敏捷的迭代性質使團隊能夠在整個開發過程中集成輸入，確保最終結果滿足用戶的期望。
在2024年，AI增強的開發將需要靈活的技術來輕松地整合和適應AI技術。智能應用程序，另一個趨勢，也受益于敏捷開發，因為它允許企業在其應用程序中快速實施智能特性和功能，改善用戶體驗，并在不斷變化的市場中保持競爭力。
通過強大的安全措施保護數據
安全措施是用于保護數據免受未經授權的訪問、入侵和有害活動的完整技術集合。這些保護措施包括強大的加密、嚴格的訪問規則、持續監控和主動威脅檢測。企業使用多層策略來構建安全環境，以保護其數據的機密性、完整性和可用性。
實施強大的安全措施可保護數據系統免受網絡威脅和復雜攻擊。加密和訪問控制是必不可少的層，它們將敏感信息轉換為無法讀取的代碼，以防止未經授權的訪問。持續監控、實時監控以及人工智能信任、風險和安全管理(AI TRiSM)是這些措施的關鍵方面。
行業云平臺還需要強大的安全措施來保護存儲在云中的數據。對訪問日志的定期監控和審計與高級威脅情報相結合，有助于實現彈性安全態勢。
合乎道德地使用數據
合乎道德的數據使用要求建立和遵守收集、存儲和使用數據的道德規范，以確保負責任和透明的活動，這包括獲得知情同意、匿名敏感信息和遵守隱私要求。
合乎道德的數據使用對于在消費者和利益相關者中建立信心至關重要，它保護人們的隱私和權利，降低數據濫用的危險，并確保遵守歐盟的一般數據保護條例(GDPR)和加州消費者隱私法(CCPA)等法律和監管框架。
對人工智能TRiSM的重視突顯了人工智能系統中倫理數據做法的必要性，也是2024年的最新趨勢之一。負責任的數據利用減少了人工智能系統中可能存在的偏見，從而產生更公平和平等的結果。
持續監控和優化
通過使用高級監控工具、性能分析和自動優化技術，持續監控系統性能、識別瓶頸并實施調整以提高大數據活動的效率，有助于確保數據處理系統平穩運行、適應不斷變化的需求，并保持在效率的前沿。
持續的監控和優化有助于保持大數據基礎設施的運行狀況和有效性，提供實時洞察，從而能夠及早發現潛在問題并主動決策，這種做法有助于識別瓶頸并迅速解決它們。
2024年，可持續技術平臺工程對接持續監測和優化，確保長期效率和資源利用。實施監控工具和自動化優化程序有助于提高大數據運營的敏捷性。隨著數據量和處理需求的增加，持續監控和優化可確保企業能夠駕馭不斷變化的大數據格局。
提供員工技能發展
技能發展是一項戰略，其中包括對旨在提高數據專業人員能力的培訓和發展計劃進行大量投資，這一積極主動的戰略保證了企業內部的員工具備應對復雜多變的大數據世界所需的技能。通過跟上最新的技術和流程，他們可以更好地幫助企業提取重要見解、做出明智的決策并在數據分析領域進行創新。
技能發展為數據工作者提供了技術專長，并培養了一種持續學習的文化。隨著人工智能增強的開發和智能應用變得越來越流行，需要一支稱職的勞動力將人工智能集成到流程中并駕馭行業云平臺。
對技能發展的投資創造了一個人才庫，能夠應對日益增長的問題并抓住新的機會，促進創造力和適應能力。高素質的員工提供競爭優勢，使企業能夠充分利用大數據并保持市場領先地位。
通過最佳實踐提煉大數據
通過戰略應用最佳實踐來優先處理大數據流程的持續優化是企業的實際需要，這一戰略加強了數據分析工作，并為數據分析師提供了提取重要見解所需的工具和程序。企業可以靈活應對不斷變化的大數據環境，通過靈活、合乎道德的數據使用、實施安全措施、投資員工技能發展和維護可擴展的基礎設施來應對不斷變化的大數據環境。
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