在数字化不断进步的时代，企业正处于数据复兴的边缘。数字设备和交互的激增导致了前所未有的数据涌入，企业必须以精确和战略的方式驾驭这些数据。
企业需要的不仅仅是传统的数据管理；他们需要利用先进数据智能解决方案的势头来帮助确保创新能力并保持市场主导地位。
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数据难题：管理数据创建的兴起
当我们深入研究数据领域时，数字是惊人的。预计到 2025 年，全球数据创建量将超过 180 泽字节，较 2020 年记录的 64 泽字节大幅增长。在这种环境下，数据智能不再是可选工具，而是每个企业生存工具包的关键组成部分。
组织的数据战略正在经历变革。碎片化的数据堆栈与生成式人工智能的前景相结合，加剧了生产力压力，并暴露了企业对这一新兴技术的准备程度存在差距。
虽然将数据转化为有意义的情报至关重要，但分析师和数据科学家等用户越来越被大量信息淹没。
这些挑战促使数据领导者为其下一代数据策略寻求指导和现成的解决方案，以便他们能够向组织的消费者提供可信的数据。
通过数据智能提升数据驱动精神
为了推动真正的数据驱动的组织思维，企业必须集成超越传统分析的数据智能解决方案。这些平台充当复杂的生态系统，促进来自不同数据源的见解的收集、分析、解释和可操作的实施。
企业正在大力投资大数据和人工智能 (AI)，以释放这些优势。 NewVantage Partners 报告称，97% 的组织正在投资数据计划，91% 的组织正在投资人工智能活动。其目标是将数据从业务运营的副产品转变为战略资产，推动决策、创新和客户满意度。
然而，在没有明确方向的情况下深入分析可能会导致混乱和低效率。管理不善的成本很高，Gartner 报告称，由于数据质量差，每年平均损失达 1290 万美元。这就是数据智能解决方案证明其价值的地方，它有助于确保数据不仅丰富，而且精确、可访问并受质量标准约束。
IBM 处于数据智能领域的前沿，为主动数据管理和高级分析提供了一整套工具。通过简化可信数据资产的发现、共享和管理，该平台提高了数据专业人员的工作效率并加快了价值实现的时间。
它还集成了强大的数据治理功能，有助于确保数据质量符合法规。此外，数据智能提供实时洞察，使企业能够做出明智的决策并利用生成式人工智能的潜力。
掌握市场动态以获得竞争优势
数据智能解决方案的变革力量在于其提高业务敏捷性和创新能力的能力。通过打破孤岛并培育知情协作文化，这些解决方案使公司能够迅速采取行动并更深入地了解其市场。
随着对数据隐私和《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规的审查日益严格，提供警惕和合规能力的复杂数据智能系统对于避开监管雷区并确保客户信心至关重要。
实施数据智能以加速实现目标
采用强大的数据智能基础设施可以为企业提供必要的工具来有效应对数据洪流。以下是集成数据智能以优化和加速业务目标的几个关键点：
利用云
利用基于云的技术的敏捷性，数据智能解决方案可以帮助企业完成可扩展的数据处理和分析任务。这种云边缘协同作用能够快速提取洞察，并能够实施对绩效和战略产生重大影响的决策。
优先考虑治理和质量
有了数据智能系统，企业就可以将数据治理和质量保持在最前沿。这些系统可实现质量控制自动化，保持数据分析的完整性，并利用高质量数据加强决策制定。
灌输数据驱动的文化
数据智能的集成重申了数据驱动的商业精神的重要性。各部门共享见解，共同推动利用数据促进业务增长、增强客户体验并获得竞争优势。
充满信心地驾驭法规
先进的数据智能解决方案可以管理不断变化的法规的合规性。这有助于企业超越对法律期望的被动反应，采用符合国际标准的主动数据管理策略，并确保客户的信任和忠诚度。
引领数据革命
在数据影响企业命运的时代，拥有卓越数据智能解决方案的企业将引领潮流。随着组织文化转向由精确、富有洞察力的分析驱动的洞察力和战略，在数字洪流中蓬勃发展的愿望成为一个可以实现的目标。
IBM 帮助组织释放其数据的价值。通过综合平台、行业领先的解决方案和先进的人工智能集成的结合，IBM 提供了全面的数据管理和分析方法。
您可以使用高级解决方案来增强您的数据策略，例如用于全面数据治理和管理的 IBM Knowledge Catalog (IKC)、用于详细数据沿袭和报告的 IBM Manta Data Lineage 以及用于组织范围内共享的 IBM Data Product Hub。这些工具使组织能够实现无与伦比的数据质量、可见性、信任和实用性。
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