什么是数据云？

数据云不是可以直接购买的现成产品，它由若干组件和功能组成，旨在提供可扩缩的灵活数据解决方案和数据集成。您可以构建数据云以满足特定要求和需求，从而帮助您实现业务目标。

通常，大多数数据云包括以下组件和功能：

• 可发现的数据：组织的数据必须易于查找和访问，以便各种用户组可以对其进行解释和操作。数据云统一了结构化、非结构化或半结构化数据，从而降低复杂性并简化数据发现。因此，数据云应该能够从多个本地或云端源系统收集、注入和处理数据，并将其传送到某个位置。
• 敏捷的数据架构：数据云依赖于数据仓库和数据湖，在某些情况下甚至依赖于数据湖，来存储从源系统收集的所有数据。您选择的数据架构在很大程度上取决于您的独特需求，但您应该能够利用其他基于云的数据服务和集成，例如云数据库引擎、数据流水线和 API。
• 内置的 AI 和机器学习功能：智能功能（例如自助式分析、AI 和机器学习）可帮助组织节省时间和人力并支持创新。数据云提供自动化和高级工具套件，可帮助您将 AI/机器学习和数据科学嵌入到业务流程和上下文中。
• 开放式数据平台：数据平台编排数据源的注入和扩缩以及数据架构本身。此组件创建一个统一的可靠来源，可在整个组织中重复用于许多不同的用途。开放式数据平台使组织可以跨多个多云和混合云环境管理数据和应用。
• 值得信赖的安全基础：数据需要值得信赖（处于最新状态、准确无误且始终受到保护），以简化数据收集过程并尽可能充分利用数据。无论数据来源是什么，数据云都应该是默认安全的，并提供高级的合规性、冗余、恢复和可靠性功能。

• 实时处理数据并获取洞见，以促进产品和服务创新并提升员工和客户体验
• 整个数据生命周期管理过程中的数据保护与治理
• 自助式分析报告、信息中心和可视化
• AI 驱动的分析和自动化功能（包括数据和机器学习模型），以简化流程、提高效率并提供更高的生产力
• 自动优化数据质量以提高数据一致性，无需移动或复制数据

总体而言，数据云的用途很广泛，并且可以在各行各业中取得出色的成效。零售品牌能够更好地了解库存情况并帮助员工在实体店内找到商品。医疗保健组织使用 AI 更快地分析样本，并将非结构化临床记录转换为结构化格式，从而提升患者治疗效果。物流公司通过更高效的路线减少燃料消耗，而金融服务机构和银行则可以提高处理速度。