現在，很多公司都意識到數據驅動對于公司的增長，連接產品和服務或保護其業務的益處，所以，他們開始行動起來了。在選擇實現這些目標的工具時，組織有效地有兩個選擇：分析工具和應用程序的自選組合或處理所有問題的統一平臺。 在本文中，我們將討論為后者提供理由的前者所面臨的的挑戰。

讓我們倒退一步，問：組織在分析方面需要什么來實現其數據驅動的目標？在打擊客戶流失，提供預測性維護服務或識別欺詐時需要什么？首先有一件事很清楚：這不是一種單一的分析能力。 實施創新和差異化的業務用例不僅是選擇完美的數據倉庫解決方案并稱其良好。當今的解決方案不僅需要更好的個性化功能工具。從數據到洞察再到行動，需要一整套功能，涵蓋從邊緣到AI的整個數據生命周期。

數據生命周期分析

當從任何來源收集或提取數據時，生命周期就會開始。隨著5G的到來，這包括越來越多的實時流式傳輸和生成的數據。需要對數據進行充實，然后才能在傳統數據倉庫解決方案和操作儀表板中進行分析和報告。然而，組織通過數據科學和機器學習從其數據中獲取洞察力。基于歷史數據量，這些模型可以預測未來或擁有非凡的識別能力。機器學習的見解將其大規模投入生產，可幫助您從平凡的描述性和診斷性到區分性的預測性和描述性成熟分析。整個數據生命周期不是本段描述的線性關系。而是在不同階段之間來回流利。并且為了同時滿足內部和外部（監管）合規性的需求，它必須在一致的安全性和治理下進行。

通過組合各個分析系統和應用程序實現的數據生命周期分析，很可能為收集，豐富，報告或預測提供“最佳”功能。然而，它們提供的功能有限，但它們在宏級別上缺乏靈活性，每一個都有效地代表了自己的筒倉。盡管每個人都可以保護和管理數據及分析，但它們僅出于自己的領域并使用自己的框架來這樣做。每家企業都有自己選擇的基礎架構以進行部署，并偶爾使用專有技術和存儲來提供最佳性能。確保一致的數據安全性和治理的責任委托給客戶，要求他們投資于資源和技能，以使其達到最佳效果。復雜性給錯誤和風險留下了很大的空間。所實施項目的成功甚至整個組織的成功都直接與專有技術供應商和基礎架構提供商聯系在一起，并鎖定在一起。達到或保持對不斷增長的數據隱私法規的遵從性，就像他們在馬戲團中操縱電鋸的行為一樣，是一個項目：觀看令人興奮，但害怕自己做錯，如果出錯會造成災難性的后果。

更好的選擇：企業數據云

備選方案是集成分析平臺，它有明顯的機會通過在整個平臺上提供一致的安全性和治理來消除大部分運營開銷。在不同的孤島之間進行同步的努力的事情已經一去不復返了，合規性成為使用該平臺的副產品。該平臺應提供跨整個數據生命周期的分析范圍，該范圍與單個孤立的解決方案相當或更好，從而可以滿足最終用戶的需求。至關重要的是，扎實的開源基礎不僅確保快速創新，而且獨立于專有開發。您的成功不再取決于您的供應商。最后，這種獨立性還應該擴展到平臺在其上部署的基礎架構，以提供完整的選擇和靈活性。

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這四種功能（在基于開源和開放框架的平臺上，具有一致的安全性和治理功能，將數據生命周期的分析功能部署到任何云和數據中心，并具有一致的安全性）一起被稱為企業數據云。借助它，組織可以釋放其數據的功能，從而更好地為客戶提供服務，以更高的效率運營并增強安全性以保護其業務。

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