在日益擁擠的商業環境中，企業需要站在創新的最前沿才能取得成功。公司做到這一點的最佳方式是向內看——特別是他們自己的、先前存在的數據。數據是每個企業最寶貴的資產，它蘊藏著可以釋放未被發現潛力的洞察力。無論您是要構建欺詐檢測還是努力通過新的市場機會獲得競爭優勢，推動此類創新的人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 培訓引擎的有效性取決於它們所提供的數據.
在此過程中出現的挑戰是數據流的管理。過去，數據主要保存在高度安全的本地系統中。但自那以後，越來越多的企業開始將運營遷移到雲系統，許多企業選擇了混合方法。研究公司 Forrester 報告說，超過 94%的美國企業決策者至少使用一種類型的雲部署，其中大多數是混合雲或多雲。通過對大型機系統進行現代化改造並實施正確的數據智能工具，企業領導者可以利用其所有公司數據，而不會在此過程中將其暴露於不應有的威脅。
在不增加風險的情況下解鎖數據
混合雲已成為各地企業的最愛，它結合了大型機和雲技術的優勢，以增加彈性、安全性和敏捷性。但隨著企業希望在這些不同的環境中利用數據，新的挑戰出現了。隨著這些企業獲取數據並開始將其遷移到新的、基於雲的環境，如何全面管理數據的問題並沒有一個簡單的答案。但也許最好的起點是實現數據基礎架構的現代化。
在數據遷移到雲的過程中保護數據需要完全可見。遺留系統通常會創建數據孤島，因此很難準確了解特定業務角落髮生的情況。在進行現代化改造時，公司應優先考慮能夠消除這些孤島並讓決策者了解整個企業數據的解決方案。由於涉及的數據量很大，因此還必須提供能夠為數據管理帶來敏捷性和靈活性的軟件解決方案。混合遷移使企業更容易實現現代化，但成功走這條路需要能夠跟上這一進程的解決方案。
隨著現代化和混合雲戰略的實施，這一要求正在維持在數據移動和更改時對數據進行強大的可見性和控制。了解其來源、保證其編輯以及持續報告合規性和治理工作的成功是現在也必須擴展到雲的核心功能。通過既定的、有效的數據實踐，組織可以更自由地與其有價值和關鍵的數據進行交互，而不會產生風險。
現代化數據管理
未能實現數據現代化管理流程使企業沒有工具來充分利用自己的數據。將內容工作流程、編輯、治理和元數據管理納入數據管理流程將變得越來越重要，並為保持數據流動的數據專業人員提供急需的支持。通過從數據管理的某些方面消除人為因素，該工具有助於減少可能因大量信息而出現的錯誤和失誤。
在內容管理方面，減少浪費是關鍵基本的。 2022 年對商業領袖的調查發現，34% 的受訪者確定冗餘和不必要的數據是他們最大的內容管理挑戰。通過集中式方法，數據專業人員可以訪問他們整理和分類數據所需的工具。因此，IT 團隊更容易發現和消除冗餘、過時或未使用的數據，從而降低成本並使更高質量的數據更容易被發現。利用數據智能工具，團隊可以集中他們的數據管理，以改進工作流程和整體決策。
利用數據獲得更好的業務成果
企業需要創新才能生存。但這種創新僅與其背後的數據一樣好。任何企業要想保持市場領先地位，成功都取決於其數據。將這些數據導入雲 AI 和 ML 引擎有可能產生突破性的見解。但這項任務並不像聽起來那麼容易。本地系統確保數據的安全，打開新的大門可能會帶來風險。
要充分利用公司數據，這些企業需要密切關注其數據管理基礎架構和流程的狀態.借助現代化的數據管理、數據智能技術和內容自動化，企業可以充分發揮其數據的潛力，同時降低混合雲系統的安全性和完整性風險。
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Chris Wey 是 Rocket Software 的數據現代化總裁。