https://sellio.store/pl/page/40/     https://fashionetta.org/pl/page/40/     https://home-partner.org/pl/page/40/     https://car-paradise.org/pl/page/40/     https://car-accessories.net/pl/page/40/     https://modeo-shop.com/pl/page/40/     https://wibratory.net/pl/page/40/     https://etui-empire.com/pl/page/40/     https://e-papierosy.org/pl/page/40/     https://ero-land.org/pl/page/40/     https://lampy-sklep.com/pl/page/40/     https://desteo.org/pl/page/40/     https://shopara.org/pl/page/40/     https://shopme-online.org/pl/page/40/     https://shopinio.org/pl/page/40/     https://shopopolis.org/pl/page/40/     https://shoporama.org/pl/page/40/     https://desuto.org/pl/page/40/     https://shopsy-online.org/pl/page/40/     https://e-shopsy.org/pl/page/40/     https://vandershop.net/pl/page/40/    https://modern-style.info/    https://it-articles.com/de/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

Co to jest data intelligence? Przewodnik wprowadzający

Nie da się zaprzeczyć, że technologia cyfrowa jest siłą napędową, która bez końca pcha świat biznesu w przyszłość. Naturalne jest więc założenie, że krajobraz cyfrowy jest napędzany, kształtowany i kształtowany przez jeden bardzo szczególny i istotny aspekt – dane.

W związku z tym sposób, w jaki firmy patrzą na dane, uległ całkowitej zmianie. Obecnie same dane stały się niezwykle istotnym elementem strategii cyfrowej organizacji. W rzeczywistości są one często głównym składnikiem, na którym firmy opierają swój cyfrowy krajobraz.

Ale co dokładnie jest wynikiem tej zmiany? Zazwyczaj skutkuje to masą danych napływających z każdego kierunku – od konsumentów, użytkowników końcowych, obywateli danych. I choć taki zbiór informacji jest przydatny, to w tej formie może zdziałać tylko tyle. Prawdę mówiąc, ogromny zbiór danych – surowych i nieprzeanalizowanych – jest tylko tym, ogromnym zbiorem danych. Nie jest w stanie dostarczyć wiedzy, pomóc firmom w podejmowaniu decyzji ani zapewnić wskazówek.

I tu właśnie zaczyna się rozmowa o inteligencji danych.

Ale czym właściwie jest inteligencja danych? I dlaczego tak wiele rozmów na temat transformacji cyfrowej i dojrzałości cyfrowej toczy się wokół tego kluczowego wyrażenia? Co jest takiego wyjątkowego w inteligencji danych? Co takiego wnosi ona do dyskusji, że jest tak wyjątkowa i potężna?

Niniejszy artykuł ma na celu nie tylko udzielenie odpowiedzi na te podstawowe pytania, ale także pomoc w bardziej przystępnym poznaniu świata data intelligence. Dlaczego? Aby pokazać, że inteligencja danych jest procesem i celem możliwym do zrealizowania przez wszystkie firmy – niezależnie od ich wielkości, zakresu działalności czy branży.

W rzeczywistości nie trzeba być geniuszem w dziedzinie danych, aby zrozumieć znaczenie inteligencji danych. Co więcej, nie trzeba mieć zbyt skomplikowanego planu, aby wprowadzić swoją firmę na ścieżkę rozwoju.

Wszystko, czego potrzebujesz, przynajmniej na początku, to solidne podstawy wiedzy, które pomogą Ci poprowadzić Cię w podróży w kierunku inteligencji danych. I właśnie w tym celu powstał ten blog.

Czym dokładnie jest data intelligence?

Nie sposób rozpocząć wyczerpującej rozmowy na temat inteligencji danych bez omówienia podstaw – zdefiniowania inteligencji danych.

Choć w obiegu jest wiele różnych definicji inteligencji danych, my staramy się opisywać ją w sposób jak najbardziej prosty i bezpośredni.

W firmie Collibra wierzymy, że inteligencja danych to zdolność do zrozumienia i wykorzystania danych we właściwy sposób.

Dla nas ta definicja ma fundamentalne znaczenie. Dlaczego? Ponieważ zanim zagłębimy się w procesy, systemy i logistykę tworzenia lub adaptacji własnej chmury danych, musimy najpierw zrozumieć, jaki jest nadrzędny cel inteligencji danych.

Innym sposobem myślenia o inteligencji danych jest myślenie o niej jako o wyniku lub rezultacie połączenia odpowiednich danych, spostrzeżeń i algorytmów w celu zrobienia czegoś niesamowitego. Dzięki temu wszyscy obywatele danych mogą optymalizować procesy, zwiększać wydajność i napędzać innowacje.

Mając tę wiedzę na uwadze, możemy pójść o krok dalej i powiedzieć, że inteligencja danych to unikalny zestaw procesów, sztucznej inteligencji, technologii i narzędzi wykorzystywanych przez organizację w celu lepszego wykorzystania, analizy, kontekstualizacji i zrozumienia swoich danych w najlepszy możliwy sposób.

Na niewielką skalę inteligencja danych może oznaczać jak ręczne wymyślanie systemu porównywania kilku unikalnych zbiorów danych. Na znacznie większą skalę może to obejmować narzędzia cyfrowe, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, katalogi danych, definicje danych i wiele innych.

Innymi słowy, choć cel inteligencji danych jest dość jednolity, sposoby jej stosowania w praktyce mogą być bardzo zróżnicowane. Wszystko zależy od wielkości, zakresu i celów firmy, która opracowuje strategię wywiadu cyfrowego.

Przede wszystkim inteligencja danych zajmuje się kontekstualizacją i analizą danych, aby uczynić z nich bardziej wydajne, wiarygodne i informacyjne narzędzie dla organizacji. Ostatecznie system, proces lub platforma Data Intelligence powinny pomóc firmie w wykorzystaniu danych w bardziej znaczący sposób i umożliwić podejmowanie lepszych, bardziej świadomych decyzji biznesowych w przyszłości.

Oczywiście, dane – oraz możliwość ich analizy i wykorzystania w znaczący i skuteczny sposób – są niezwykle istotne dla większości myślących przyszłościowo firm, które chcą przyspieszyć swoją transformację cyfrową. Ale poza wyścigiem na szczyt drabiny cyfrowej dojrzałości, jakie są rzeczywiste korzyści z inwestowania w znaczącą, trwałą chmurę lub strategię w zakresie inteligencji danych? Czytaj dalej – zajmiemy się tym w następnej części.

Duże korzyści biznesowe płynące z inteligencji danych

Jak już wspomnieliśmy kilka zdań temu, idea inteligencji danych i transformacji cyfrowej wydają się iść w parze.

Ale dlaczego tak się dzieje i czy dojrzałość cyfrowa jest rzeczywiście jedynym prawdziwym powodem, dla którego organizacje poszukują rozwiązań z zakresu inteligencji danych? Pójdziemy jeszcze o krok dalej i zapytamy: „Czy to prawda, że tylko niektóre rodzaje firmtakie jak firmy zaawansowane technologicznie i postępowe cyfrowo – mogą czerpać korzyści z inteligencji danych?

Krótka odpowiedź na wszystkie te pytania brzmi po prostu nie.

Prawda jest taka, że chmury i rozwiązania oparte na inteligencji danych mogą zrobić dla organizacji znacznie więcej, niż mogłoby się wydawać. Co więcej, nie ma jednego typu firmy, która odniosłaby większe korzyści z inwestycji w analitykę danych.

Najciekawsze w zrozumieniu korzyści płynących z inteligencji danych jest to, że każda korzyść ostatecznie przekłada się na kolejną. W ten sposób powstaje swego rodzaju efekt kuli śnieżnej dla transformacji cyfrowej organizacji. Innymi słowy, wysokiej jakości platforma Data Intelligence może pomóc w wykorzystaniu surowych danych i przekształceniu ich w coś niezwykle wnikliwego i znaczącego.

Koncepcja ta nie jest ograniczona do określonego typu organizacji z określoną liczbą pracowników lub zbiorów danych. Firmy z każdej branży i każdej wielkości mogą czerpać ogromne korzyści z inwestowania w analitykę danych, a my zajmiemy się teraz tym „dlaczego”.

Właściwy kontekst dla zbiorów danych

Posiadanie ogromnej ilości danych do analizy to dobry początek dla systemu danych – ale brak wiedzy o tym, jak zapewnić kontekst dla tych danych, może doprowadzić do katastrofy. Dane są na tyle pomocne, na ile są łatwe do zrozumienia. Oznacza to, że dane, których obywatele używają, do których mają dostęp i które próbują zastosować, muszą być kwalifikowane, kategoryzowane i klasyfikowane we właściwym kontekście.

Prawdopodobnie myślisz sobie coś w stylu: „ale ja przechowuję i kategoryzuję swoje dane za pomocą mojego systemu Data Intelligence i wszystko wydaje się być w porządku”.ganizowane – dlaczego kontekst moich danych powinien mieć znaczenie?”.

To jest dobre pytanie. Pomyśl o kontekście danych w następujący sposób. Jako szef zespołu ds. danych doskonale rozumiesz każdy zbiór danych, który trafia do Ciebie (w idealnym przypadku), z punktu widzenia danych. Pamiętaj, że cechą charakterystyczną fantastycznego systemu Data Intelligence jest to, że każdy może uzyskać dostęp do danych i prawidłowo je wykorzystać, prawda?

Mając to na uwadze, zastanów się przez chwilę, co mogłoby się stać, gdyby ktoś z działu marketingu Twojej organizacji poprosił o dane, które pomogłyby mu w zaprojektowaniu nadchodzącej kampanii marketingowej. W tym miejscu kontekst danych ma znaczenie. Nie tylko trzeba rozumieć kontekst konkretnych zestawów danych, aby wysłać im odpowiednie dane do analizy na potrzeby kampanii, ale również oni muszą być w stanie zrozumieć kontekst zestawów danych, które wysyłamy.

Z tego powodu dobrze zaprojektowany system Data Intelligence może mieć ogromne znaczenie. Dobrze zorganizowany system Data Intelligence może zapewnić łatwe, usprawnione i zautomatyzowane sposoby lepszego kategoryzowania i klasyfikowania danych w celu zapewnienia prostego, bezpośredniego kontekstu. Naszym zdaniem poziom kontekstu, jaki zapewnia każdy zbiór danych, powinien ułatwiać każdej osobie (niezależnie od tego, kim jest w firmie) nie tylko prawidłowe zrozumienie danych, ale także ich wykorzystanie we właściwym kontekście.

Bardziej wiarygodne dane i lepsza jakość danych

Jeśli chodzi o dane, istnieje podstawowa zasada, której każdy powinien przestrzegać, aby właściwie z nich korzystać: dane są przydatne tylko wtedy, gdy można zaufać ich jakości.

Kiedy mówimy o złej jakości danych, niekoniecznie obarczamy winą za to Ciebie. Istnieje wiele powodów, dla których dane mogą zostać uznane za „niegodne zaufania” lub „złe dane”. Na przykład, złe dane mogą prowadzić do podejmowania złych decyzji biznesowych, dostarczać fałszywych lub rażąco błędnych informacji lub oferować aktualne analizy, które nie odnoszą się do bieżących warunków.

Dlaczego niewiarygodne dane są tak szkodliwe? Ponieważ w ostatecznym rozrachunku, gdy dane są złej jakości, mogą dawać złe wyniki, skłaniać zespoły do podejmowania złych decyzji, a nawet zniechęcać użytkowników do korzystania z danych. Złe lub niskiej jakości dane mogą być wynikiem danych, które są

  • Niejasne
  • Niedokładne
  • nieaktualne
  • Niewiarygodne
  • Niemożliwe do prześledzenia

I oczywiście jeszcze więcej.

Co ma sens, prawda? Jeśli nie można zaufać jakości danych, nie ma mowy o zaufaniu do końcowego rezultatu projektu, nad którym pracujesz w oparciu o te dane.

Wiarygodny system Data Intelligence może pomóc w monitorowaniu jakości danych, udostępniać w czasie rzeczywistym informacje o pochodzeniu danych i ich katalogowaniu, aby zapewnić wiarygodność źródeł tych danych, a także śledzić, jak dane zmieniają się w czasie, aby zapewnić lepszy kontekst ich jakości.

Oznacza to, że mając po swojej stronie odpowiedni system Data Intelligence, można bezproblemowo poprawić jakość danych, dzięki czemu staną się one bardziej wiarygodnym źródłem dla zespołu.

Umożliwia obywatelom danych kierowanie się danymi

Jak już wspomnieliśmy, inteligencja danych polega na pomaganiu organizacjom w analizowaniu i lepszym wykorzystywaniu danych w celu podejmowania bardziej wnikliwych decyzji.

W związku z tym najwyższej klasy platforma data intelligence musi oczywiście pamiętać o obywatelach danych. Inwestując w wysokiej jakości platformę, system lub proces Data Intelligence, należy otworzyć drogę do

lub do ułatwiania dostępu do danych, zwiększania ich dostępności, nadawania im kontekstu i ułatwiania korzystania z nich przez obywateli.

Oznacza to, że system Data Intelligence, który jest wart swojej ceny, będzie umożliwiał użytkownikom korzystanie, analizowanie i rozumienie danych lepiej niż kiedykolwiek wcześniej.

Wysokiej jakości platforma Data Intelligence może przekształcić firmę, która nie posiada wystarczającej wiedzy na temat danych, w organizację zorientowaną na dane i stawiającą je w centrum uwagi, dzięki czemu każdy z jej obywateli może pewnie zasiąść za kierownicą w procesie analizy i wykorzystywania danych.

Zwiększa dostępność

danych

Ta ogromna masa danych, o której mówiliśmy wcześniej? To dobrze, że je posiadasz, ale zadaj sobie pytanie – na ile są one dostępne dla innych użytkowników danych? Jeśli nie posiadasz niezawodnej, łatwej do zrozumienia chmury danych, odpowiedź brzmi: prawdopodobnie nie są one zbyt łatwo dostępne.

Usprawniony dostęp do danych jest koniecznością dla firm, które chcą inwestować w transformację cyfrową, budować kulturę danych i umożliwić swoim pracownikom nie tylko wdrażanie danych do codziennych zadań, ale także rozumienie ich istoty.

Dzięki zorganizowanemu i usprawnionemu systemowi inteligencji danych obywatele danych będą lepiej niż kiedykolwiek przygotowani do tego, aby nie tylko mieć dostęp do danych, ale także rozumieć te, z których korzystają.

Wysokiej jakości platforma Data Intelligence nie tylko pomaga w przechowywaniu, dostępie i analizie danych, ale także w lepszym zrozumieniu ich ciągłej ewolucji.

Wyjątkowość danych polega na tym, że nie zawsze łatwo jest je prześledzić, ustalić ich źródło lub im zaufać.

Dlatego możliwość śledzenia pochodzenia zbioru danych (zwłaszcza w skali makro, gdy mamy miliony lub więcej zbiorów danych) może nie tylko pomóc w uzyskaniu kluczowych odpowiedzi na temat kontekstu danych, ale także ułatwić kontrolę ich wiarygodności.

Zdolność do zaufania swoim danym, nadania im kontekstu, umożliwienia użytkownikom prawidłowego i spójnego korzystania z nich, śledzenia danych i ogólnie lepszego zrozumienia danych przyczynia się do jednego bardzo pozytywnego rezultatu – pozwala na podejmowanie

lepszych

decyzji

biznesowych.

Dane, które są efektywne, wiarygodne, wysokiej jakości, właściwie…


Czytaj dalej: https://www.collibra.com/us/en/blog/what-is-data-intelligence

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.