各種數據產品迎合不同的“消費者”，類似于軟件如何適應不同操作系統的用戶。隨著全球無形資產超過200萬億美元，未報告數據資產的真實價值變得誘人。
數據消費者，主要是系統而不是個人，分為五種消費原型，每一種都服務于特定的數據目的。
數字應用：特定的、格式化的數據，以特定的時間間隔傳送。
高級分析系統：適用于ML和AI處理的數據，需要特定的工程。
報告系統：受監管的數據，用于儀表板或合規活動中的審計使用，并轉向自助服務模式和實時更新。
發現沙箱：這些沙箱非常適合探索原始數據和聚合數據，支持數據科學家和工程師發現新的用例。
外部數據共享系統：更嚴格的數據共享政策管理這些系統，例如銀行共享欺詐洞察或零售商與供應商合作。
使技術與業務目標保持一致
Hendrith Vanlon Smith Jr.曾經說：“在這個數據如此豐富的新時代，我們現在的任務是有效的有益利用，現在的挑戰是用這些數據做好事——讓我們的生活和子孫后代的生活更有成就感、更快樂、更繁榮。”
有遠見的公司可以采用數字化戰略，使用新技術來轉變他們的業務，盡管如此，強調增強服務的數字戰略可能需要修改或全新的商業計劃。
業務目標、戰略和模式緊密交織在一起，涉及影響利益相關者的高層決策者，以下是一些需要考慮的步驟。
回顧現狀：在采用新流程之前，通過關注預算、資產和結構來評估當前的IT成熟度。
發現創新障礙：考慮預算、系統和專業知識，找出并解決變革的障礙。
對技術任務進行排序：在資源有限和持續調整需求的情況下，根據緊迫性和重要性來組織技術任務。
評估技術替代方案：通過評估它們與現有系統的兼容性和潛在的實施障礙來選擇合適的技術方案。
規劃遷移：制定靈活的計劃，詳細說明技術遷移的步驟、交付成果、時間表和應急措施。
培育創新文化
約85%的高管表示，創新是重中之重，但只有6%的高管對自己的表現感到滿意。為了培養一種進步和創新的公司文化，領導者應該積極促進透明度，通過分享個人失敗來樹立榜樣，并營造建設性地討論錯誤的氛圍。
然而，這需要改變范式，不把失敗視為挫折，而是將其視為寶貴的學習機會，鼓勵人們更深入地了解和制定預防戰略。
我們不應美化最終結果，而應贊揚持續的努力和增長，將不可避免的失誤正常化，并加強倡導創新和韌性的媒介。
集成AI和高級分析
持續的連接和學習將成為常態，AI和高級分析將破譯看起來隨機的東西，揭示企業可以進一步部署的模式，反過來，這將構建一個個性化體驗的未來，挑戰傳統規范和駕駛效率。
更快的數據準備：數據準備傳統上是時間密集型的——AI通過自動化提取和轉換等過程加快了這一過程，確保隨時可用的高質量數據。
提高準確性：AI識別模式和關系的精確度更高。ML，取決于它的結構，可以同時處理大量的計算。
增強預測分析：預測分析，即分析當前數據以預測未來趨勢，對于明智的決策至關重要，而AI和高級分析可以在幾秒鐘內做到這一點!
特定行業的好處：AI分析對于電子商務、金融科技和電信行業來說是無價的，它可以識別趨勢、提供實時預測、增強安全性并降低流失率。
所有公司都應該記住，數據是21世紀的黃金——那些知道如何部署數據的人將是未來幾十年的贏家!
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