然而数据无疑是重要的，公司正在尽努力利用它，那是什么阻碍？

答案在于技术的本质，尤其是云计算，以及业务技术的结构性障碍，这些障碍阻碍了企业充分利用其数据资源，云计算的基本前提是您租用他人的计算机，以便可以构建和运行自己的软件，您可以构建任何所需的文件-只要您准备好自己管理该技术即可，但是诸如零售商，制造商和医疗保健提供商之类的实体经济公司需要同时忽略硬件和软件，因此他们可以专注于数据-将其转化为实际资本，这就是为什么企业需要自治云。

在自治云中，您可以构建所需的内容，然后尝试使其余部分自动化

不仅是基础设施必须自我管理；操作系统，数据库，多种存储方法，甚至应用程序和分析都必须在没有人工干预的情况下进行调整，保护和修复，这需要嵌入在每项服务中的机器学习，这些服务不断观察自己的活动，即使考虑到不断变化的工作负载，数据结构和安全威胁，也要提高其未来的性能。

要了解为什么数据的自动传递和保护如此重要，您必须查看数据的经济特性以及在大公司中发挥作用的方式

数据是数字商品和服务中生产的经济因素，如果您设计了一种新的欺诈检测算法，但缺乏训练数据，则无法构建该服务，就像您要设计新的办公大楼，但缺乏资金来支付它一样，您无法建立它，这意味着数据是一种资本，一种资产，但又是一种奇怪的资产，会计规则仍然无法让您将其放在资产负债表上。

数据缺乏市场信号

但是将数据作为资产的奇怪的事情是，绝大部分数据从未上市，相反大多数数据被创建它的同一家公司使用，这就像石油公司通过燃烧他们开采的所有原油而不是出售它们而成为价值数十亿元的公司一样，这意味着几乎每个追求数字化转型的大公司都在考虑如何扩展内部数据经济，供应方来自创建数据资产的应用程序，传感器和设备，这些资产不仅数量更多，而且种类越来越丰富，需求方包括越来越多的越来越多样化的分析模型和算法，这些模型将这些数据应用于更广泛的业务流程和决策中。

由于数据的供求关系都在同一公司内部，因此没有市场价格可以表明在给定的用途下哪些数据集比其他数据集生产力更高

或者哪些数据集的质量更高，或者更新的时间更长，没有市场信号来设置数据集的价格，或者没有市场竞争来降低价格，大多数公司正遭受供需双方之间高昂的交易成本之苦，从创建点到使用多个点的任何数据集，其成本可能都比它们本应更高，很难知道因为大多数公司不会衡量其数据创建和使用这种方式。

降低数据成本

在这种情况下，如何减少从数据源到其使用点的数据获取的时间，成本和精力？通过自动化互连网络中的所有可能链接，从将各种数据集的元数据收集到集中交换，到标记，丰富和转换数据集以适合目标分析和AI模型，再到模型选择和超参数调整，一直到为主管和经理自动创建交互式可视化文件。

当数据资本流动变得顺畅时–当从现有数据中创建新数据的成本大大降低时–公司将增加该资产的回报

这可能是由于数据驱动的行动和决策而增加收入，或减少了创建和使用这些数据资产的成本，或两者都有，要开始此旅程，您必须从基础开始，这就是为什么首先将要运行它的操作系统推向市场的自治数据库，然后是自治Linux。这些自主服务依赖于注入了ML的云基础架构，该基础架构可通过多种形式的自动威胁检测和隔离来提供快速，有保证的性能，并由分层安全性围绕。

但是，所有这些技术的目的是淡出背景，通过减少从数据源到其使用点的时间，成本和工作量，更多的公司将从数字化转型中获得真正的回报，使我们所有人都过得更好。

 客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会