云,基础设施现代化和数据治理定义了2019年的IT成功

发布时间:2019.03.25来源:亿信华辰浏览量:413次标签:数据治理


随着新兴数据技术的优先事项和采用不断升级,IT正在发生变化,挑战也在不断增加。

新的创新中心IT如何应对这种情况?

根据Syncsort的调查,2019年确定的顶级IT计划受访者是云/混合计算(46%),现代化基础设施(38%)和数据治理(32%),其次是高级/预测分析(25%)。这些举措是IT团队处理肩负新职责的最佳方式。或许,令人惊讶的是,自动化不包含在此列表中。

IT行业在最大的挑战中分裂,最大的群体选择技能/人员短缺(38%)。数据治理(33%),使数据更容易获取(33%),保持数据最新(30%)和预算约束(30%)紧随其后。

IT部门正在努力解决数据交付和价值问题

•只有9%的受访者称其组织“非常有效”地从数据中获取价值,而近一半(48%)的受访者表示“有效”。
      •使整个企业的用户可以访问数据是第三大被引用的IT挑战,只有一半(50%)称其组织在向业务用户提供数据洞察方面“非常有效”或“有效” 
      •尽管如此,“改进了访问权限”数据“在业务计划清单中排名第四IT表明他们将在2019年支持,增加运营/劳动力效率(48%),改善客户体验(46%)和降低成本(42%)。

组织仍在使基础设施现代化并建立数据湖泊

•现代化基础设施是2019年第二大优先级IT计划,38%的受访者选择了该计划。它被确定为目前提供商业利益的顶级技术,被调查者中最大的25%选择。
•只有9%的数据湖成熟采用(5年以上),而17%正在生产(2 - 4年)。有24%的人提前采用(不到2年),23%仍处于研究/评估阶段。
•构建数据湖泊的大多数人正在从他们的企业数据仓库中填充(52%),使用来自RDBMS(37%),NoSQL数据库(24%),第三方提供商(23%)的数据的百分比较低和云存储库(21%)。
•最感兴趣的数据湖用例包括高级/预测分析(50%),实时分析(42%),运营分析(41%),数据发现和可视化(39%)。

在云实施成熟的同时,公司仍在评估新兴技术

•云计算/混合计算是2019年的首要IT计划,46%的受访者选择了该计划; 其中39%已处于早期采用阶段,27%的产量和10%的成熟采用率。

•区块链(34%),物联网(32%),人工智能(30%)和流媒体数据技术(24%)的受访者数仍然最多,仍处于研究/评估阶段,但早期采用者表现出对这些技术的吸引力。
     •对于投资区块链的组织,20%的企业提前采用,7%投入生产,5%采用成熟采用。
     •对于投资于人工智能/机器学习的组织,20%的人处于早期采用阶段,12%的人处于生产阶段,7%的人处于成熟阶段。
     •对于投资流媒体数据技术的组织,22%的人处于早期采用阶段,15%处于生产阶段,9%处于成熟采用阶段。

Syncsort首席技术官TendüYoğurtçu表示:“今天生产的数据非常多,而且正在创造大量新的机遇和挑战。”

“我们将云和混合云视为主流趋势,这与我们2018年的云调查结果一致。随着数据转移的严重性,组织正在尝试利用云的弹性,并尽可能快地分析和将可信数据传递到应用程序管道中。这些是改善数据可访问性和利用机器学习和流分析等新兴技术的先驱,这些技术将有助于从数据中获取更多价值。“



(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 预约演示
相关文章推荐
  • 如何制定数据标准

    如何制定数据标准

    企业的数据标准来源非常丰富,有外部的监管要求,行业的通用标准,同时也必须考虑到企业内部数据的实际情况,梳理其中的业务指标、数据项、代码等……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:441次

  • 最全数据治理工具解析:数据治理工具的关键必备功能

    最全数据治理工具解析:数据治理工具的关键必备功能

    ​数据治理工具被定义为帮助创建和维护一组结构化策略、程序和协议的过程的工具,这些策略、程序和协议控制企业数据的存储、使用和管理方式。本文……查看详情

    发布时间:2021.07.22来源:亿信华辰数据治理浏览量:736次

  • 当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    各组织都在发生数据危机。虽然存在缺陷,但传统的数据管理方法(ETL和MDM)运行良好,因此可以产生一些数据感。但是数据收集的增长速度远远……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:企业浏览量:427次

  • 2021年16种最佳数据治理工具和软件

    2021年16种最佳数据治理工具和软件

    ​数据治理越来越被企业重视,在这样一个数据驱动经济增长的时代,数据治理正在成为一些企业或单位数字化转型的必经之路。下面,就来和大家简单介……查看详情

    发布时间:2021.05.25来源:亿信数据治理知识库浏览量:752次

  • 数据质量稳定提升方法:使用反馈循环

    数据质量稳定提升方法:使用反馈循环

    每个额外的数据源都给流程增加了更多的复杂性,并且至少在短期内,在流程自动化之前消耗了额外的时间。现在是时候这些数据专业人员可以专门回答业……查看详情

    发布时间:2021.04.23来源:亿信数据治理知识库浏览量:550次

  • 如何做好大数据的质量管理?

    如何做好大数据的质量管理?

    如今关于大数据的话题非常火热,关于但数据的质量问题也备受人们关注,有很多IT人士开始认为,在大数据的时代,只有对数据进行有效的管理,那么……查看详情

    发布时间:2019.07.26来源:知乎浏览量:462次

  • 为什么数据治理?

    为什么数据治理?

    数据治理曾经是一件好事,但由于数据和分析的重点和重要性日益增加,它已成为帮助推动整个企业数据管理的必要条件。……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:亿信华辰浏览量:409次

  • 2019年IT关注的重点:大数据分析的存储架构

    2019年IT关注的重点:大数据分析的存储架构

    存储行业的技术专家和分析师预测,IT组织将专注于改进其存储架构,以便在2019年更好地利用数据分析、人工智能和物联网。并指出,改进大数据……查看详情

    发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:333次

  • 怎么做好数据管理——亿信华辰

    怎么做好数据管理——亿信华辰

    数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性,以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、……查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:426次

  • 数据治理的差错

    数据治理的差错

    您是否正在努力成为一个数据驱动的组织并陷入完善数据治理模型的困境?在这种情况下,有太多的组织陷入困境。这妨碍了他们实现企业数据战略的进程……查看详情

    发布时间:2018.12.25来源:亿信华辰浏览量:426次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议