Pam Barrowcliffe

数字平台博客系列第二部分：为智能企业奠定基础

尽管出现了云计算和内存处理等变革性技术，业务数据的质量及其支持日常和长期业务决策的可靠性仍然是大多数首席执行官关注的主要问题。他们的恐惧是有根据的。满足数据质量最低要求的公司比例仍然很低，这意味着绝大多数公司无法完全依赖其数据管理环境和流程的完整性。

那么，您如何一劳永逸地弥合这一数据质量信任差距？

今天的业务数据不仅数量庞大，而且分布在无数不同的地方：来自多个云和内部资源的结构化数据，来自电子邮件和其他通信平台的非结构化内容，甚至来自物理资产的传感器数据。为了有效地解决数据复杂性问题，您首先需要了解并记录所有这些业务数据在哪里，以及它们如何在组织中移动或不移动。您需要确定数据被复制、数据完整性可能受到损害的特定区域，以及任何需要清理、匹配或整合的数据集。

一旦您分析了数据的完整性和完整性，您需要使用必要的控制优化数据管理操作，验证检查和保留策略，它们将进一步提高数据质量。下一代数据管理工具可以提供帮助。这些工具可以利用智能自动化，海淘返利，使整个过程比传统的数据管理方法简单得多，而且不易出错。

虽然公司充斥着大量的业务数据，但将这些数据转化为有意义的见解仍然是一个重大挑战。关键业务数据通常被孤立在远程系统中。为了使数据对业务有用，通常必须将数据复制到业务报告系统中，大数据技术，这只会为数据错误和延迟创造新的机会。这对于通常必须通过单独的报告系统进行分析的交易数据尤其如此。

好消息是，内存处理和新的ERP数据模型等技术消除了为分析和交易维护单独层的需要。不必为分析维护单独的数据模型和数据集，您可以直接在核心事务数据上实时运行所有分析。您可以立即将实时事务数据转化为有意义的洞察力，并立即将其提供给所有需要它的人，这意味着不再需要大量数据重复或持续依赖历史数据进行关键业务决策，微信返利机器人安全吗，通过利用当今的数据管理和分析技术，您可以利用新的业务机会。寻找一个全面的数据管理解决方案，可以部署在任何地方，大数据网站，并支持几乎任何用例现在和将来。您可以为企业范围内的数据管理和分析运行单一解决方案，该解决方案可以同样轻松地支持来自应用程序的数兆字节事务数据和来自机器学习系统的传感器数据。

此方法为您提供了最大的灵活性，使您能够快速、经济高效地适应业务需求的变化。想要最大化机器学习能力来支持新产品、服务或业务模式吗？一个单一的、开放的、统一的数据管理平台可以加快这种转变。您可以部署（或连接）任何云、内部部署和混合环境，并快速启动新的应用程序，因为您的整体事务和分析数据模型现在更小、更简单。

智能企业可以通过将整个企业的所有数据连接到一个统一的，在高度治理的环境中，您可以在业务数据中建立信任。

了解SAP如何通过我们的数据管理信息图表弥合信任鸿沟的更多信息。然后检查我们的SAP HANA数据管理套件解决方案简介，了解如何使用我们的开放式、模块化、混合式和云解决方案套件来为智能企业建立数据基础。另外，请阅读Gartner，Inc.的幻方图报告，中国电信物联网，了解不同供应商提供的数据管理解决方案。