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【首席数据架构师】首席数据官会成为首席数据架构师吗?

根据您的组织,您的首席数据官可能会更加关注数据库、基础架构和法规遵从性。另一方面,他们可能更专注于分析和业务问题。在某些情况下,他们可能试图同时关注这两者。

【首席数据官】数据驱动企业的6个特点

很少有组织能够真正实现数据驱动决策的承诺。下面是如何判断你的是不是一个。

公司已经学会了通过利用数据获取竞争优势来繁荣发展,在某些情况下甚至生存下来。但有多少组织是真正的数据驱动企业?

“数据变得越来越有价值,特别是从商业角度来看,”全球IT咨询公司Tech Mahindra的美洲战略垂直业务总裁Lakshmanan Chidambaram说。“毕竟,数据可以告诉我们很多关于公司流程和活动的信息。它显示了公司是否朝着正确的方向前进,确定了需要改进的领域,并建议了适当的流程来进行这些改进。”

专家表示,以下是数据驱动企业的一些关键特征。

他们以组织范围内的数据战略进行运营

要成为一个数据驱动的企业,需要有一个适用于整个组织的连贯、全面的数据战略。这包括技术和自动化,包括人工智能(AI)的使用。但它还包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。

奇丹巴拉姆说:“数据治理、存储和分析工具的市场已经大幅增长,但企业仍在努力应对这一挑战。”。“首席信息官、首席技术官和首席行政官必须退后一步,制定企业范围的战略,为企业利用数据的价值,并整合人工智能,以实现销售、营销和运营的卓越。”

【暗数据】解锁暗数据的隐藏值

很可能,你收集的大部分数据-从人类通信到机器日志-都在堆积,几乎没有实现其潜力的计划。善治和人工智能可以提供帮助。

寻求从公司收集的数据中获取业务价值的IT领导者面临着无数挑战。也许最不被理解的是,我们失去了一个机会,无法利用创建的、经常存储的、但很少与之交互的数据。

这种所谓的“暗数据”,以物理学中的暗物质命名,是在做生意过程中常规收集的信息:它由员工、客户和业务流程生成。它由计算机、应用程序和安全系统生成为日志文件。出于法规遵从性目的必须保存的文档,以及永远不应保存但仍然保存的敏感数据。

据Gartner称,企业信息领域的大部分由“暗数据”组成,许多公司甚至不知道他们拥有多少数据。存储信息会增加法规遵从性和网络安全风险,当然,这样做也会增加成本。

弄清楚您拥有什么样的暗数据,它保存在哪里,以及其中包含什么信息,是确保这些暗数据中有价值的部分是安全的,不应该保存的部分被删除的关键步骤。但是,挖掘这些隐藏的数据的真正优势可能在于将其用于实际有益于业务。

但挖掘暗数据并非易事。它有多种格式,例如可以完全未格式化,锁定在扫描文档或音频或视频文件中。

【数据工程师】什么是数据工程师?高需求的分析角色

数据工程师是任何企业数据分析团队的重要成员,负责管理、优化、监督和监控整个组织的数据检索、存储和分发。

什么是数据工程师?

数据工程师设计、构建和优化大规模数据收集、存储、访问和分析系统。它们创建数据科学家、以数据为中心的应用程序和其他数据消费者使用的数据管道。

这个IT角色需要大量的技术技能,包括SQL数据库设计和多种编程语言的深入知识。数据工程师还需要跨部门工作的沟通技能,并了解业务领导希望从公司的大型数据集中获得什么。

数据工程师通常负责构建访问原始数据的算法,但要做到这一点,他们需要了解公司或客户的目标,因为将数据战略与业务目标相协调非常重要,尤其是涉及大型复杂数据集和数据库时。

数据工程师还必须知道如何优化数据检索,以及如何为利益相关者开发仪表板、报告和其他可视化。根据组织的不同,数据工程师也可能负责传达数据趋势。较大的组织通常有多个数据分析师或科学家来帮助理解数据,而较小的公司可能需要数据工程师来完成这两个角色。

数据工程师角色

根据Dataquest,数据工程师可以扮演三个主要角色。其中包括:

【数据分析】什么是数据可视化?为决策提供数据

数据可视化是以图形格式表示数据,使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

数据可视化定义

数据可视化是以图形格式(如图、图或地图)呈现数据,使决策者更容易看到和理解数据中的趋势、异常值和模式。

地图和图表是最早的数据可视化形式之一。最著名的早期数据可视化示例之一是法国土木工程师查尔斯·约瑟夫·米纳尔(Charles Joseph Minard)于1869年创建的流程图,以帮助了解拿破仑的军队在1812年灾难性的俄罗斯战役中所遭受的痛苦。该地图使用两个维度来描述军队的数量、距离、温度、纬度和经度、行进方向,以及相对于特定日期的位置。

今天,数据可视化涵盖了可视化显示数据的所有方式,从仪表板到报告、统计图、热图、绘图、信息图等等。

数据可视化的业务价值是什么?

数据可视化帮助人们快速高效地分析数据,尤其是大量数据。

通过提供易于理解的数据可视化表示,它可以帮助员工根据这些数据做出更明智的决策。以视觉形式呈现数据可以使其更容易理解,使人们能够更快地获得见解。可视化还可以更容易地传达这些见解,并查看独立变量之间的关系。例如,这可以帮助您查看趋势,了解事件频率,并跟踪操作和性能之间的联系。

【数据架构】数据湖屋的兴起:数据价值的新时代

查询加速器(如数据湖屋)将数据仓库和数据湖整合到一个单一的洞察系统中,使企业能够以降低的成本加速分析并最大化数据价值。

在新冠肺炎大流行高峰时期,需要接种6500万剂疫苗,沃尔格林制药更新和医疗保健平台技术副总裁路易吉·瓜达格诺(Luigi Guadagno)需要知道将疫苗送往何处。为了找到答案,他查询了沃尔格林的数据湖屋,它是在微软Azure上用数据桥技术实现的。

“我们利用数据湖屋来了解这一时刻,”他说。对瓜达诺而言,从技术上讲,将疫苗供应与患者需求相匹配的必要性来得正是时候。这家庞大的制药连锁企业已经建立了自己的数据湖屋,以应对这些挑战,正如Guadagno所说,“在合适的地方为合适的患者提供合适的产品。”

此前,Walgreens曾试图利用其数据湖完成这项任务,但面临两个重大障碍:成本和时间。许多组织都知道这些挑战,因为它们试图从大量数据中获取分析知识。其结果是,企业如何呈现洞察的一个新的范式转变,即企业依赖于一种新的技术类别,这种技术旨在帮助企业最大化其数据的价值。

【欧盟数据保护】欧盟:DGA和《数据法》下的非个人数据传输

在过去的一年中,关于公平获取和使用数据的统一规则(“数据法草案”)的法规提案(由欧盟委员会(“委员会”)于2022年2月23日发布)和数据治理法(“DGA”)的提案(由欧洲理事会在2022年5月16日批准,其条款将在其生效15个月后适用)已成为两项重要且备受期待的提案欧盟立法。

在这篇深入的文章中,数据专家Gonzalo Muelas评估了两项立法提案的目标,特别侧重于对国际数据传输的潜在影响,并因此对数据处理活动的跨境贸易进行了评估。

“我喜欢它的流动方式

我喜欢它成长的方式

你不能把这个从我身上拿走”

尽管这些流行语摘自汤姆·米什(Tom Misch)的经典名著《It Runs Through Me》的开头,但它们也可以代表欧洲政客,同时提到个人和非个人数据的无形潜力。

出身背景

欧盟委员会在试图让欧盟为数字时代做好准备时采取的积极主动的方法,最近得到了欧洲议会通过的旨在实施其数据战略的立法举措的补充。