五分之一的企业由于不良的数据做法而失去了客户
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-11
企业必须将数据治理和管理放在首位
无论正在探索AI还是预测分析，干净，定义的数据都是任何计划成功的关键，对于缓解风险和发展业务至关重要，对数据的责任应该是企业高管的首要任务，特别是因为65％的企业领导人表示，数据将对其组织的未来成功至关重要，信息一直对企业至关重要，但是在过去的十年中，数据量，可用信息的类型以及使用该数据进行新事物的能力得到了极大的扩展，在发布中表示不足为奇的是许多企业感到他们仍在追赶潮流，而他们的企业尚未充分利用数据；有些企业甚至因数据不完整或“肮脏”而被罚款或失去了客户。
为什么时间序列数据库正在迅速普及
时间序列数据库正在增加，时间序列数据库在本质上还是一个小众市场，当然如果您在一家金融服务公司中运行交易应用程序，那么您将致力于专有数据库，但是对于大多数其他人来说，则是通用关系数据库或NoSQL数据库，全世界越来越多地要求企业能够实时（而不是批处理）查询，分析和报告流数据，这听起来似乎像所有数据库都应该做的那样，但是这些老式数据库缺乏有效存储和访问大量数据的能力，关系数据库NoSQL数据库可以用于时间序列数据，但是可以说，开发人员 将从专门构建的时间序列数据库中获得更好的性能，而不是尝试将“一刀切”的数据库应用于特定的工作负载，开发人员需要适合正确工作的正确工具，即使这意味着要使用多个工具来完成多方面的工作。
对于越来越有趣的数据库类型这是一种有趣的方法
随着世界继续向实时前进，时间序列数据库将继续普及，真正的问题是它们的效用是否存在自然界限，根据库尔卡尼的说法，答案是明确的“否”“所有数据都是时间序列数据，00％数据可用性与99.999％+有何显着不同？我们需要拥有随时随地，随时随地100％可用的基础架构，而且我认为这就是他们试图超越的目标，并真正促进了他们拥有100％可用性的事实。而且我认为他们还利用以下事实，当您查看他们在取得的成功时，能够进行预测性分析并能够在实际造成中断之前发现并解决问题，这会使他们感到有点让他们更满意，他们提到的一个数字是，在极少数情况下发生断电的情况下，可以享受20％或20％的折扣，那会是吸引顾客的动机吗？
我不认为这是潜在的原因我们希望能获得20％的折扣
我认为大多数客户都希望拥有100％的可用性，但是我认为拥有它真是太好了，可以依靠它们来帮助他们，当然这不会限制他们，也不会成为它们的主要驱动力，但这只是，如果确实发生了什么，那么我们已经做到了，这比他们对于具有四个9或五个9的SLA的潜力要好得多，回到供应商之间在正常运行时间上的“九战”，而不仅仅是在存储方面，如果有五个九分的正常运行时间，那么实际成本是多少呢？一年几个小时 对于企业而言，这确实具有多大的破坏力，并且真的会有多大的动力去争取更多的机会？
如果您要按计划的停机时间进行停机
或者正在计划停机，那是一回事，如果它发生在您的旺季的中间，或者您正在执行的月末或季度末运行，那么它将产生更大的影响。因此，这实际上取决于影响发生的时间。同样，整个想法是，您如何创建没有任何中断或没有任何可用性问题的产品？我将为您提供有关存储产品组合以及正在发生的事情的真实印象，但是今年展会的有趣之处在于它们带来了很多创新，特别是当您查看他们对存储产品组合所做的改造时，看起来他们在执行某些收购方面做得很好。
如何从不可避免的AI故障中学习
大多数人工智能项目失败-这是一个坏消息，好消息是从AI失败中学习，这正是您的公司现在应该做的，人工智能（AI）与大数据一样，[在此之前插入您喜欢的技术趋势的名称]，注定要改变世界，现在当然，除了不是，不是现在，也不是很快，无论如何，还是没有规模的，您可以从用户调查中得出的相互矛盾的数据中看到这一点，这些数据本质上是在尖叫：“每个人都认为这很重要，但很少有人想出如何打开“ on”开关。
鉴于AI的混乱局面，今天的企业应该如何利用明天的AI？
无论正在探索AI还是预测分析，干净，定义的数据都是任何计划成功的关键，对于缓解风险和发展业务至关重要，对数据的责任应该是企业高管的首要任务，特别是因为65％的企业领导人表示，数据将对其组织的未来成功至关重要，信息一直对企业至关重要，但是在过去的十年中，数据量，可用信息的类型以及使用该数据进行新事物的能力得到了极大的扩展，在发布中表示不足为奇的是许多企业感到他们仍在追赶潮流，而他们的企业尚未充分利用数据；有些企业甚至因数据不完整或“肮脏”而被罚款或失去了客户。
为什么时间序列数据库正在迅速普及
时间序列数据库正在增加，时间序列数据库在本质上还是一个小众市场，当然如果您在一家金融服务公司中运行交易应用程序，那么您将致力于专有数据库，但是对于大多数其他人来说，则是通用关系数据库或NoSQL数据库，全世界越来越多地要求企业能够实时（而不是批处理）查询，分析和报告流数据，这听起来似乎像所有数据库都应该做的那样，但是这些老式数据库缺乏有效存储和访问大量数据的能力，关系数据库NoSQL数据库可以用于时间序列数据，但是可以说，开发人员 将从专门构建的时间序列数据库中获得更好的性能，而不是尝试将“一刀切”的数据库应用于特定的工作负载，开发人员需要适合正确工作的正确工具，即使这意味着要使用多个工具来完成多方面的工作。
对于越来越有趣的数据库类型这是一种有趣的方法
随着世界继续向实时前进，时间序列数据库将继续普及，真正的问题是它们的效用是否存在自然界限，根据库尔卡尼的说法，答案是明确的“否”“所有数据都是时间序列数据，00％数据可用性与99.999％+有何显着不同？我们需要拥有随时随地，随时随地100％可用的基础架构，而且我认为这就是他们试图超越的目标，并真正促进了他们拥有100％可用性的事实。而且我认为他们还利用以下事实，当您查看他们在取得的成功时，能够进行预测性分析并能够在实际造成中断之前发现并解决问题，这会使他们感到有点让他们更满意，他们提到的一个数字是，在极少数情况下发生断电的情况下，可以享受20％或20％的折扣，那会是吸引顾客的动机吗？
我不认为这是潜在的原因我们希望能获得20％的折扣
我认为大多数客户都希望拥有100％的可用性，但是我认为拥有它真是太好了，可以依靠它们来帮助他们，当然这不会限制他们，也不会成为它们的主要驱动力，但这只是，如果确实发生了什么，那么我们已经做到了，这比他们对于具有四个9或五个9的SLA的潜力要好得多，回到供应商之间在正常运行时间上的“九战”，而不仅仅是在存储方面，如果有五个九分的正常运行时间，那么实际成本是多少呢？一年几个小时 对于企业而言，这确实具有多大的破坏力，并且真的会有多大的动力去争取更多的机会？
如果您要按计划的停机时间进行停机
或者正在计划停机，那是一回事，如果它发生在您的旺季的中间，或者您正在执行的月末或季度末运行，那么它将产生更大的影响。因此，这实际上取决于影响发生的时间。同样，整个想法是，您如何创建没有任何中断或没有任何可用性问题的产品？我将为您提供有关存储产品组合以及正在发生的事情的真实印象，但是今年展会的有趣之处在于它们带来了很多创新，特别是当您查看他们对存储产品组合所做的改造时，看起来他们在执行某些收购方面做得很好。
如何从不可避免的AI故障中学习
大多数人工智能项目失败-这是一个坏消息，好消息是从AI失败中学习，这正是您的公司现在应该做的，人工智能（AI）与大数据一样，[在此之前插入您喜欢的技术趋势的名称]，注定要改变世界，现在当然，除了不是，不是现在，也不是很快，无论如何，还是没有规模的，您可以从用户调查中得出的相互矛盾的数据中看到这一点，这些数据本质上是在尖叫：“每个人都认为这很重要，但很少有人想出如何打开“ on”开关。
鉴于AI的混乱局面，今天的企业应该如何利用明天的AI？
甚至更令人惊讶的是，对AI的很多兴趣并不是由企业内部的人们推动的，如果没有潜在的技术需求，这些项目注定会失败，是的我知道需要c级指导每个人进行变革，但是有时候这仅仅是为了变化的缘故，无论玻璃杯是半满还是半空，企业内部的AI的现实是，它的渴望远大于现实，这并不是说企业应该在AI / ML逐渐成熟之前就静观其变，严酷的现实是，没有企业的投资就不可能做到这一点，为什么？因为AI成功的障碍之一是人：缺乏熟练的数据科学人员。
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