可重复使用的数据核心是面向未来的企业的关键
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-29
重新思考数据方法
尽管普遍认为“数据驱动”是获得竞争优势的关键，但事实是，大多数企业收集的数据仍未使用，在某些企业中，很可能大多数数据永远不会被特定利益相关者或广泛的执行领导看到、扫描甚至考虑，问题很简单：企业往往不了解如何处理或优化他们每天收集的大量数据，在传统的数据收集方法下，数据由打算将其用于自身目的的特定业务部门“拥有”，但是孤立的数据仅提供了一小部分业务（而不是整个公司）所看到的信息的短视理解，这终会浪费资源并限制数据的价值，进而阻止公司解决持续存在的问题并实现高影响力的业务成果。
当人员和部门复制他们的数据而不是共享数据时
可能会出现进一步的问题，包括数据漂移：在一个地方而不是另一个地方进行的更改或发现可能导致不一致、混乱和使用数据的敏捷性丧失，简单的说 孤立的数据 如果缺乏统一性，就无法实现全部价值——企业需要快速、轻松地采取行动的单一事实来源，作为这在实践中如何运作的一个例子，考虑业务决策者在依赖不统一的数据或仅使用所有相关和可用数据的一小部分生成的见解时将如何反应，他们的问题在广度和复杂度上可能有限，而他们的答案可能终不完整。
我们有哪些产品库存？（存货）
卖了什么？（销售量）
哪些业务部门产生的收入多？（收入）
所有这些问题都很重要但很基本，并且可能与竞争对手也确定的肤浅问题没有太大区别，即使假设一个人得到了正确的答案，它们也不太可能产生改变游戏规则的见解。
设计数据时考虑重用
渴望成为真正以数据为中心的公司——并基于其生成预测洞察力的能力而具有竞争力——需要实现重大飞跃：设计数据时着眼于重用，面向未来的企业不需要为每个用例复制数据，而是需要将数据存储一次 数据分析生态系统，然后确保每个需要它的人都可以访问相同的数据，方法上的差异可能看起来很微妙，但这意味着将分析转移到数据上，而不是相反，这种“一次存储，经常使用”的策略限度地减少了与数据获取、清理和转换、数据移动和查询处理相关的成本和时间，它创建了数据真实性的单一来源，使组织内的每个人都可以共享和处理相同的信息，而不是其中的一部分或变体。
集成数据和分析还创造了战略优势
使公司能够提出更多问题、获得更多答案并获得更深入的洞察力，越成功 数据整合 也就是说，分析过程将变得更加明智和复杂，将先前的“基本数据”问题和答案与业务决策者在拥有组织内所有相关信息时可以提出的复杂查询类型进行对比，无需考虑数据孤岛，跨职能问题可以揭示更广泛的业务状况，例如：
持有库存、变更订单、频率和缺货成本之间的权衡是什么？
按代理机构（渠道）和家庭保单所有权，在五年内至少有一项索赔（索赔）的客户（客户）的盈利能力（财务）是多少？
对于 设备、位置的预约（时间表），我应该优先考虑哪个人（患者）（风险）？
通过实现问题数量和变量的指数增长，集成数据减少或消除了企业可以通过数据和分析解锁的答案的限制。这使企业能够全面了解其运营和客户体验，然后发现提高收入和市场增长的新机会。
为未来做准备
虽然消除孤岛和集成数据对于实现敏捷创新是必要的，但这些步当然不是企业面向未来的数据计划的结束，无法预测需要提出的每个问题，或解锁答案所需的所有数据；同样，企业无法预测他们需要扩展哪些数据分析维度，或何时扩展，面向未来的企业需要选择一个支持实时、动态数据探索的数据分析平台——一个不限制可以提出的问题类型，也不限制可以进行此类查询的时间的系统，用户必须能够在任何给定时间提出任何问题，并从对整个组织共享的所有数据的分析中获得可靠的答案。
只有多维可扩展的云数据分析平台才能做到这一点
如此配备，公司可以跨各种动态核心维度优化数据，包括数据量、数据延迟、查询数据量、查询复杂性、查询并发性、查询响应时间、模式复杂性和混合工作负载，一次将其可扩展性限制在其中几个维度的系统可能会削弱其他任何维度的能力，从而可能导致错失利用数据和获得重要见解的机会。
今天着眼于明天产生红利
从数据中提取价值需要一个大图，CIO 规模的信息应该如何流动。着眼于未来的企业必须将数据共享从单个业务部门扩展到所有可能的利益相关者，在将数据视为有价值和宝贵的企业资产与将其作为现代决策的命脉广泛提供给每个人之间保持平衡，尽管乍一看似乎是一项繁重的工作，但从孤立数据到可重用数据核心的一次性转变将为任何企业的未来带来红利。综合数据提高了洞察力的数量和质量，利用大规模背景来推动行动。当任何人可以随时提出更复杂的、价值驱动的问题时，企业将准备好做出快速、明智和差异化的决策，然后发现新的竞争和成功途径。
未来的企业将不仅仅使用数据来了解现在发生的事情
尽管普遍认为“数据驱动”是获得竞争优势的关键，但事实是，大多数企业收集的数据仍未使用，在某些企业中，很可能大多数数据永远不会被特定利益相关者或广泛的执行领导看到、扫描甚至考虑，问题很简单：企业往往不了解如何处理或优化他们每天收集的大量数据，在传统的数据收集方法下，数据由打算将其用于自身目的的特定业务部门“拥有”，但是孤立的数据仅提供了一小部分业务（而不是整个公司）所看到的信息的短视理解，这终会浪费资源并限制数据的价值，进而阻止公司解决持续存在的问题并实现高影响力的业务成果。
当人员和部门复制他们的数据而不是共享数据时
可能会出现进一步的问题，包括数据漂移：在一个地方而不是另一个地方进行的更改或发现可能导致不一致、混乱和使用数据的敏捷性丧失，简单的说 孤立的数据 如果缺乏统一性，就无法实现全部价值——企业需要快速、轻松地采取行动的单一事实来源，作为这在实践中如何运作的一个例子，考虑业务决策者在依赖不统一的数据或仅使用所有相关和可用数据的一小部分生成的见解时将如何反应，他们的问题在广度和复杂度上可能有限，而他们的答案可能终不完整。
我们有哪些产品库存？（存货）
卖了什么？（销售量）
哪些业务部门产生的收入多？（收入）
所有这些问题都很重要但很基本，并且可能与竞争对手也确定的肤浅问题没有太大区别，即使假设一个人得到了正确的答案，它们也不太可能产生改变游戏规则的见解。
设计数据时考虑重用
渴望成为真正以数据为中心的公司——并基于其生成预测洞察力的能力而具有竞争力——需要实现重大飞跃：设计数据时着眼于重用，面向未来的企业不需要为每个用例复制数据，而是需要将数据存储一次 数据分析生态系统，然后确保每个需要它的人都可以访问相同的数据，方法上的差异可能看起来很微妙，但这意味着将分析转移到数据上，而不是相反，这种“一次存储，经常使用”的策略限度地减少了与数据获取、清理和转换、数据移动和查询处理相关的成本和时间，它创建了数据真实性的单一来源，使组织内的每个人都可以共享和处理相同的信息，而不是其中的一部分或变体。
集成数据和分析还创造了战略优势
使公司能够提出更多问题、获得更多答案并获得更深入的洞察力，越成功 数据整合 也就是说，分析过程将变得更加明智和复杂，将先前的“基本数据”问题和答案与业务决策者在拥有组织内所有相关信息时可以提出的复杂查询类型进行对比，无需考虑数据孤岛，跨职能问题可以揭示更广泛的业务状况，例如：
持有库存、变更订单、频率和缺货成本之间的权衡是什么？
按代理机构（渠道）和家庭保单所有权，在五年内至少有一项索赔（索赔）的客户（客户）的盈利能力（财务）是多少？
对于 设备、位置的预约（时间表），我应该优先考虑哪个人（患者）（风险）？
通过实现问题数量和变量的指数增长，集成数据减少或消除了企业可以通过数据和分析解锁的答案的限制。这使企业能够全面了解其运营和客户体验，然后发现提高收入和市场增长的新机会。
为未来做准备
虽然消除孤岛和集成数据对于实现敏捷创新是必要的，但这些步当然不是企业面向未来的数据计划的结束，无法预测需要提出的每个问题，或解锁答案所需的所有数据；同样，企业无法预测他们需要扩展哪些数据分析维度，或何时扩展，面向未来的企业需要选择一个支持实时、动态数据探索的数据分析平台——一个不限制可以提出的问题类型，也不限制可以进行此类查询的时间的系统，用户必须能够在任何给定时间提出任何问题，并从对整个组织共享的所有数据的分析中获得可靠的答案。
只有多维可扩展的云数据分析平台才能做到这一点
如此配备，公司可以跨各种动态核心维度优化数据，包括数据量、数据延迟、查询数据量、查询复杂性、查询并发性、查询响应时间、模式复杂性和混合工作负载，一次将其可扩展性限制在其中几个维度的系统可能会削弱其他任何维度的能力，从而可能导致错失利用数据和获得重要见解的机会。
今天着眼于明天产生红利
从数据中提取价值需要一个大图，CIO 规模的信息应该如何流动。着眼于未来的企业必须将数据共享从单个业务部门扩展到所有可能的利益相关者，在将数据视为有价值和宝贵的企业资产与将其作为现代决策的命脉广泛提供给每个人之间保持平衡，尽管乍一看似乎是一项繁重的工作，但从孤立数据到可重用数据核心的一次性转变将为任何企业的未来带来红利。综合数据提高了洞察力的数量和质量，利用大规模背景来推动行动。当任何人可以随时提出更复杂的、价值驱动的问题时，企业将准备好做出快速、明智和差异化的决策，然后发现新的竞争和成功途径。
未来的企业将不仅仅使用数据来了解现在发生的事情
这将是决定接下来应该发生什么和将发生什么的关键因素，及早认识到这一点的商业将享有巨大的竞争优势，尤其是在洞察力和创新是成功的关键时期，随着时间的推移，数据将超越推动个人决策，成为其企业成为市场而非追随者的根本原因。
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