每个企业都需要一个数据战略，明确定义安全和可靠地管理其信息资产和实践所需的技术、流程、人员和规则。与IT中的几乎所有事情一样，数据战略必须随着时间的推移而发展，以跟上不断发展的技术、客户、市场、业务需求和实践、法规以及几乎无穷无尽的其他优先事项的步伐。
复杂实时数据的处理变得越来越重要。企业的竞争优势有时是从数据使用中体现出来的，企业下一步的数据战
略应该是开发并利用人工智能等方面的技术，最大化地利用数据的价值。
内部数据的访问需求成为重心。如今， 从销售到营销到人力资源到运营 ，组织中的每个人都需要访问数据以做出更好的决策，企业须为组织内部每个人及时提供相关的数据。
外部数据共享变得具有战略意义。随着越来越多的企业开始使用云原生数据仓库和相近的数据平台，企业将能够结合自己的数据和伙伴的数据，创造全新的、可销售的数字资产。
智能数据结构和数据网技术的应用会越来越多。帮助企业获得所需信息和洞察力的同时， 避免从根本上改变或大规模地破坏原有的数据，实现各种数据管道和云环境端到端的整合。
数据可观察性将成为业务的关键。通过密切监测流入、流出应用程序的数据，数据可观察性（data observability）为评估数据质量提供了新的维度，为企业提供对应用程 序的信息、模式、 指标及谱系的关键洞察。
“数据即产品”开始产生商业价值。希望借用多渠道的混合数据来解决现实世界的业务问题， 这种获取和分析数据的方法极大提升了公司的智能水平 ，甚至可以改变企业盈收水平。
跨职能的数据产品团队将应运而生。随着企业开始将数据作为产品来对待 ，建立跨IT、业务和数据科学部门的产品团队变得非常必要。企业要把数据看作是一个功能齐全的业务域，要像对待实物一样对待数据 ，去开发、 销售 ，做质量控制和改进提升。
#数据分析 #数据战略 #数据资产 #数字经济
复杂实时数据的处理变得越来越重要。企业的竞争优势有时是从数据使用中体现出来的，企业下一步的数据战
略应该是开发并利用人工智能等方面的技术，最大化地利用数据的价值。
内部数据的访问需求成为重心。如今， 从销售到营销到人力资源到运营 ，组织中的每个人都需要访问数据以做出更好的决策，企业须为组织内部每个人及时提供相关的数据。
外部数据共享变得具有战略意义。随着越来越多的企业开始使用云原生数据仓库和相近的数据平台，企业将能够结合自己的数据和伙伴的数据，创造全新的、可销售的数字资产。
智能数据结构和数据网技术的应用会越来越多。帮助企业获得所需信息和洞察力的同时， 避免从根本上改变或大规模地破坏原有的数据，实现各种数据管道和云环境端到端的整合。
数据可观察性将成为业务的关键。通过密切监测流入、流出应用程序的数据，数据可观察性（data observability）为评估数据质量提供了新的维度，为企业提供对应用程 序的信息、模式、 指标及谱系的关键洞察。
“数据即产品”开始产生商业价值。希望借用多渠道的混合数据来解决现实世界的业务问题， 这种获取和分析数据的方法极大提升了公司的智能水平 ，甚至可以改变企业盈收水平。
跨职能的数据产品团队将应运而生。随着企业开始将数据作为产品来对待 ，建立跨IT、业务和数据科学部门的产品团队变得非常必要。企业要把数据看作是一个功能齐全的业务域，要像对待实物一样对待数据 ，去开发、 销售 ，做质量控制和改进提升。
#数据分析 #数据战略 #数据资产 #数字经济
