如何在不影响发展的情况下降低数据成本
在过去的十几年中,数据已成为区分企业优劣的主要依据。冠状病毒(COVID-19)大流行无疑使数据的价值越来越高,因为这样的大流行可以促使企业,政府和卫生专业人员将目标转向旨在保护和挽救生命的各种干预措施。现在,冠状病毒危机所造成的经济后果威胁着组织的健康,因此数据将再次发挥重要作用。 尽管领导者们可以放心的是组织已经从大流行中先后复苏,差别体现在数字化方面,正当他们努力确保组织的财政基础并了解新的增长来源,他们不得不回答大量问题:哪些部门和领域将推动需求?哪里需要频繁接触供应链?对于更热衷于数字化且很可能继续需要远程且灵活的筹划的客户群和员工队伍,为他们提供服务的最佳方法是什么? 要回答这些问题就需要大量的数据并且具备高效使用这些数据的专业知识。企业将不得不对来源不一的信息进行建模,在更多渠道上应用洞察并持续进行这些工作,同时确保数据没有受到污染,隐私受到保护以及合规性方面的责任符合要求。 培养能做到上述要求的能力则要付出一定的代价。大多数公司不得不将其数据架构现代化,从新的源头获取数据,设计各种算法对数据进行建模并从中获得洞察,雇用或培养人才来做这一切。这一切代价可大可小,从中型组织...

