现代数据向平台的迁移将如何彻底改变商业智能？
仅仅获取数据是不够的。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他
【由于上篇文章中IAB关于数据迁移并没有讨论人工智能技术如何整整推动和影响未来的数据迁移工作，因此特整理了两篇前沿文章，供大家参考， - 对第六篇关于数据迁移的一个补充（2）】
人工智能和数据现代化的融合将重新定义商业智能的未来。在当今技术驱动的商业环境中，首席信息官（CIO）和首席数据官（CDO）充当着技术娴熟的队长，带领他们的组织在充满挑战的商业智能领域中游刃有余。人工智能（AI）和数据现代化的融合正在彻底改变这一旅程，但只有那些能够有效利用这些新技术的组织才能发挥其优势。
如果数据驱动的见解和明智的决策要成为新标准，人工智能和数据现代化的融合不仅是一种趋势，也是一种战略必要性。
商业领袖需要利用人工智能的力量，包括生成性人工智能的进步，来推动创新，加强网络安全，并培养数据优先的文化，以确保竞争优势并推动业务快速增长。
仅仅获取数据是不够的。如果企业要保持竞争力，就需要能够以更有效的方式存储、处理和使用数据。根据麦肯锡最近的一份报告，三分之一的首席信息官将其IT预算的20%以上用于管理“技术债务”。技术债务是指企业在处理遗留数据源时面临的挑战——他们可以访问数据，但缺乏适当利用数据的手段。将资金投入技术债务就像踩水一样——如果没有合适的工具或专业知识，企业将应对并维持运营，但不会取得任何进展。
本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。它还将反映成功实施的战略考虑以及正确实施的潜在收益。
为什么在商业智能时代，人工智能和数据现代化的融合对首席信息官至关重要？
首席信息官（CIO）的角色在数字时代发生了重大变化。首席信息官不仅在管理IT基础设施，还在通过技术推动业务创新。在这种背景下，人工智能和数据现代化的融合正成为首席信息官的战略优先事项。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。
人工智能具有分析大量数据和快速生成见解的能力，是企业的强大工具。然而，其有效性取决于数据的完整性和可访问性。这就是数据现代化发挥作用的地方。通过迁移到现代数据平台，企业可以确保他们的数据是结构化的、可访问的，并为人工智能应用做好准备，而不是在技术债务上一笔又一笔地砸钱。
通过现代化降低技术债务的5种方法
有效的数据迁移如何促进数据驱动的决策？
有效的数据迁移在实现数据驱动决策方面发挥着根本作用。不仅仅是数据重新定位，它还提供了一个改进数据质量和完整性的机会，为更高级的用例做准备。
与传统系统相比，现代基于云的数据平台提供了几个优势。它们提供了改进的数据质量、增强的数据安全性和更大的可扩展性。此外，它们支持实时数据处理，这对人工智能应用至关重要。通过迁移到这些平台，企业可以确保他们的数据“为人工智能做好准备”，并为分析处理做好准备。
重要的是要记住，数据迁移不仅仅是移动数据。这是关于启动它。根据最近的一项研究，超过80%的数据迁移项目之所以失败，是因为处理过程只是将数据从a移动到B。相反，企业应该专注于使其数据符合目的，改进存储和维护数据的政策和控制，为高级分析奠定坚实的基础。
依赖于克服技能短缺的现代化计划
人工智能和数据现代化的融合如何优化组织的运营成本？
人工智能和数据现代化的融合，如果处理得当，可以为组织节省大量成本。人工智能可以使日常任务自动化，降低劳动力成本，提高效率。它还可以分析运营数据，以确定低效率并提出改进建议，为具有巨大成本节约潜力的持续优化打开大门。
在数据方面，数据现代化可以减少与数据存储和管理相关的开销。现代数据平台比传统系统更高效、更可扩展，这可以减轻公司IT预算的负担。此外，通过提高数据质量和可访问性，数据现代化可以减少用于数据清理和准备的时间和资源，随着新的人工智能用例的出现，进一步优化运营成本。
成功的人工智能和数据现代化计划的战略考虑是什么？
成功的人工智能和数据现代化举措需要仔细规划和战略考虑。首席信息官有责任制定符合组织核心愿景的全面路线图。为了确保完美的数据质量、隐私和合规性，确定关键数据源、优先考虑迁移工作并实施强有力的治理框架至关重要。
首先，企业需要清楚地了解其数据需求和目标。这包括识别数据源、定义数据体系结构以及确定数据治理策略。例如，数据分类策略将确保根据数据的敏感性和所需的安全级别对数据进行分类。数据保留政策将规定不同类型的数据应保留多长时间，以平衡业务需求与GDPR或CCPA等数据隐私法规。
此外，企业还需要考虑数据迁移的技术和运营方面，从选择正确的数据平台到规划迁移过程，以及确保数据在迁移过程中的安全。
与专门从事人工智能和数据迁移的技术合作伙伴的战略伙伴关系将在这些领域发挥重要作用。首席信息官将继续扮演“船长”的角色，但他们不会从头开始建造自己的船，而是希望雇佣最优秀的船员来管理它——包括工具、平台和方法，以使迁移尽可能无缝。
前方之路 - 数据是一切人工智能技术或者平台的基础
人工智能和数据现代化的融合将重新定义商业智能的未来。十分之九的企业已经投资于人工智能技术，将其作为解决问题和缓解痛点的手段，但只有14%的企业将人工智能能力作为其内部运营的一部分。随着数据驱动的商业智能的价值越来越明显，这一差距需要在未来几年缩小。首席信息官们将不再将人工智能能力视为“固定”的点解决方案，而是开始将人工智能视为建立更大、更快、更有弹性的业务的基础。
对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他们伸出援手之前，他们必须确保自己的数据“为人工智能做好了准备”，结构良好，适合未来用例的数量、速度和多样性。
Sources:
https://www.rtinsights.com/how-migrations-to-modern-data-platforms-are-revolutionizing-business-intelligence/2. 补充阅读：Digital Guardian 公布的2023年23个数据专家对数据迁移的建议和最新技术推荐
3. 补充阅读：麦肯锡洞见- 将数据从平台迁移到云
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