当数据仓库可以使用非结构化数据并且数据湖可以运行分析时，您如何决定使用哪个？这取决于您需要多久回答一次有关数据的新问题，传统上，数据仓库从您的企业周围收集所有结构化数据，因此您可以将其集成到单个数据模型中，运行分析并获得商业智能-无论是用于开发新产品还是向客户营销现有服务，过去曾被称为“大数据”，但是现在所有企业都拥有来自电子商务站点，IoT设备和传感器等来源的大量数据，因此现代数据仓库需要处理结构化，非结构化和流数据并提供实时数据，分析以及BI和报告。

数字转换的重要要素当然是技术。但是通常，更多的是关于淘汰过时的流程和遗留技术，而不是采用新技术。这也与实现创新有关，越来越多的政府机构濒临实现云模型的全部潜力-从削减成本到利用云获得战略优势，推动政府技术的未来至关重要的是： 云技术将推动创新，企业IT中遗留技术的普及仍然阻碍了CIO成功实施数字化转型战略的能力，传统技术可能会成为昂贵的转型障碍，如果您将70％到80％的IT预算花费在运行和维护旧系统上，那么抓住新机会并推动业务发展的余地就不多了，随着技术的老化和变得越来越脆弱这笔支出将增长。

即使员工体验已成为人力资源界的一个重要主题，但在IT界，这种观念却受到了不同的欢迎-有时被刻板为受过折磨的员工期望以低廉的预算获得一流的消费级技术，如今由于大部分员工现在都处于远程状态，因此员工对数字技术的体验已经从很不错变为唯一完成工作的方式，因此它已经成为 解决问题的焦点， 这可能是我们长期以来应有的。

由于数字化转型对于每家公司而言都将有所不同，因此很难找出适用于所有企业的定义。但是，总的来说，我们将数字转换定义为将数字技术集成到业务的所有领域中，从而导致业务运作方式以及为客户提供价值的方式发生根本变化，除此之外，这是一种文化变革，要求组织不断挑战现状，经常进行试验并适应失败。有时，这意味着要放弃公司建立的长期业务流程，而采用仍在定义中的相对较新的做法。

遵循有关如何完善大数据和团队的专家建议，以了解您真正需要的见解，我也记得 这是一个社会的未来派肖像，致力于使每个人都平等。比任何人都聪明的无线电听筒都安装在比正常人聪明的人身上，因此他们只能思考一般的想法，忍不住把它比作大数据，因为拥有平均大数据工作量的公司正在尝试通过平均大数据来获取非凡的见解-并且很难完成工作。

了解基于语音的数据分析和AI如何帮助提高呼叫中心代理的性能并改善呼叫中心客户的体验，我们在呼叫中心客服人员方面都有过经验，他们无法回答问题或无法找到合适的人选正确的答案。这对于基于语音的数据分析和人工智能（AI）之类的技术为呼叫中心和正在呼叫这些中心的人员带来缓解作用变得更加重要。