机器学习能否确保您的竞争优势？

业务动态每时每刻都在发展。毫无疑问，当今商业世界的竞争比十年前激烈得多。公司正在努力保住任何优势。

数字化和将机器学习引入日常业务流程，在过去十年中创造了显着的结构性转变。算法不断改进和发展。

每一个彻底改变我们生活的想法最初都遭到批评。接受总是伴随着怀疑，只有当想法成为现实时，主流才真正接受它。起初，数据集成、数据可视化和数据分析并没有什么不同。

另见： 如何开始将机器学习融入企业

将数据结构合并到业务流程中以得出有价值的结论并不是一种新做法。然而，这些方法一直在改进。最初，这些数据只提供给政府，他们用它来制定防御策略。听说过谜吗？

在现代，数据结构的不断发展和改进，以及开源云平台的引入，使每个人都可以访问数据。数据的商业化减少了公众的批评和怀疑。

公司现在意识到数据就是知识，知识就是力量。数据可能是公司拥有的最重要的资产。企业不遗余力地获取更多信息、改进数据分析流程并保护数据免遭窃取。这是因为通过处理正确的数据，几乎可以揭示有关企业的任何信息。

如果不采用正确的数据结构，就不可能从数据集成中获得最大收益。数据驱动型组织的基础建立在四大支柱之上。如果缺乏以下任何一个特征，任何组织都将越来越难以蓬勃发展。

四大要素

以下是综合数据管理系统的四个关键要素：

混合数据管理是指数据的可访问性和重复使用。在组织中合并数据驱动结构的主要步骤是确保数据可用。然后，您将业务中的所有部门都加入进来。主要数据结构统一了公司中的所有单个部门，并简化了这些部门之间的信息流动。

如果部门之间存在沟通上的差距，就会阻碍信息的流通。沟通管理不善只会导致混乱和破坏，而不是提高业务运营效率。

最初，严格的规则和法规管理数据并限制人们访问它。新形式的数据治理使数据可访问，但也确保了安全性和保护。您可以在 Rob Thomas 的 GDPR 会议中详细了解新的欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 法和统一数据治理。

数据管理的另外两个方面与数据工程有关。如果不能量身定制一份充满数字的电子表格，以推断出有关业务运营的一些有用见解，那么它就毫无用处。这需要分析技能来过滤掉不相关的信息。各种可视化技术使人们处理和理解数据成为可能且更容易。

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