本体定义知识图的结构，该知识图将该结构链接到数据以实现访问和集成

知识图对组织特别有价值，因为它们可以集成结构化和非结构化信息，提供一种利用和操作本体的机制，还可以解决数据和术语上的不一致,获得并保留的支持以进行数据改进计划将包括以下步骤：

1、建立数据补救业务案例

2、优先考虑将重点放在哪里

3、通过将目标转化为符合业务需求的切实目标来与组织互动

4、根据对业务利益相关者重要的内容以及如何衡量结果来翻译消息

5、构建指标记分卡和仪表板以纠正，确定干预措施并显示进度

使用数据虚拟化实现公司基础架构的现代化

经过多年跨多个业务部门和多种技术平台的数据获取，处理和管理，建立一个企业范围的数据结构体系结构，以允许在需要的位置和时间访问数据，数据虚拟化在提供强大的安全性和治理的同时，有助于使内部的数据民主化，并且被视为迁移到云的关键组成部分，为何保诚选择数据虚拟化技术来创建覆盖整个企业的逻辑数据结构，使用逻辑数据结构加速的数据管理中，在一开始就面临治理程序方面的挑战，这些挑战并未得到一致采用，在整个组织中也不是持久的，也不是全面的，数据架构是零散的和不连贯的，没有标准的数据操作平台，ETL随处可见，并且在各个业务部门使用不同的技术，数据质量也是一个问题。

数据虚拟化已成为该公司无需修复所有内容即可改善其数据体系结构和运营的简便方法

好处包括多个领域，包括：

1、数据治理：组织已经在不同的数据平台上建立了元数据母带管理功能

2、数据体系结构：降低了复杂性，并且更容易进行数据发现和访问过程

3、数据操作：支持高级用户，并且在实现现代化方面具有“跨越式效果”，无需重新构建旧系统即可实现访问

4、数据质量：现在有集中化的充实和质量服务，以及即插即用和/或消费的即插即用。

合作将数据转换交付给云

使用这两种技术，数据专业人员可以访问许多本地和云数据源以支持各种用例，从而可以更快地制定决策，改善客户服务并提高运营效率，速度和对实时数据流的访问是推动产品采用的两个因素，合作关系提供了这两个对企业数据解决方案至关重要的属性，通过将专用数据转换与企业变更数据捕获功能相结合，我们创建了一个强大的解决方案来为现代数据分析堆栈提供支持。

数据驱动型企业使用数据和见解从根本上改变他们为客户提供的价值主张

其中的一个催生了一个良性循环，其中更多的客户生成了更多的数据，这些数据用于进一步丰富产品和服务，从而创造了可持续的竞争优势，这需要围绕程度地利用数据的独特（且具有破坏性）经济学来协调流程，文化和技术，数据驱动型企业利用数据和见解从根本上改变他们为客户提供的价值主张，其中的一个催生了一个良性循环，其中更多的客户生成了更多的数据，这些数据用于进一步丰富产品和服务，这需要围绕充分利用数据的独特和破坏性经济学来协调流程，文化和技术。

数字化转型之旅始于以挑战如何对公司的价值主张进行重大改变为前提的数据战略

组织需要利用AI / ML并在AIOps上进行投资以优化基础架构，以便人们可以专注于创造价值，数据的可移植性和可伸缩性也是关键，由于数据可以重复使用，共享和合并，因此每条数据都会使每条新数据变得更有价值，这可以创造出更有价值的客户体验，随着公司的变化并弄清楚如何使用其宝贵的数据，创新的可能性也在增加。