Data Cloud: Definition, Beispiele und Funktionsprinzipien

Data cloud: Definition, examples and working principles wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Nachweise es mit Internetinfrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

Eine Data Cloud ist eine cloudbasierte Infrastruktur, die Offenheit bietet und die Verfügbarkeit, Integration, Portabilität und Sicherheit von Unternehmensdaten unterstützt. Zu den Hauptmerkmalen einer Data Cloud gehören auffindbare Daten, eine agile Datenarchitektur und integrierte KI/ML-Fähigkeiten für Innovationen. Dieser Artikel stellt die Definition, Beispiele und Funktionsprinzipien der Data Cloud vor. Was ist eine Data Cloud? Eine Data Cloud ist eine cloudbasierte Infrastruktur, die Offenheit bietet und die Verfügbarkeit, Integration, Portabilität und Sicherheit von Unternehmensdaten unterstützt.

Sie bietet einen umfassenden und bewährten Ansatz für Cloud Computing und stellt bei Bedarf Rechen-, Speicher-, Bereitstellungs- und erweiterte Analysefunktionen bereit. Dies ermöglicht es Organisationen, ihre Daten effektiv zu nutzen, um Transformationen voranzutreiben und Werte zu schaffen. Die Herausforderung der Datentransformation wird durch isolierte Systeme verschärft, die erheblichen Aufwand und Ressourcen für Wartung und Verwaltung erfordern. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, die erforderliche Datenerfassungsgeschwindigkeit zu erreichen, um Datenintelligenz zu erlangen.

Darüber hinaus kann die Integration von Daten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder sie relevanten Stakeholdern zugänglich und teilbar zu machen, für einige Organisationen komplex sein. Lesen Sie auch: Ein Blick auf das Cloud-Datenmanagement (btw.media) Lesen Sie auch: AMD untersucht eine mutmaßliche Datenverletzungskrise (btw.media) Beispiele für Data Cloud Hier sind einige Beispiele, die veranschaulichen, wie Organisationen Data Cloud nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern: 1. Die Formel 1 verbessert die Fan-Zufriedenheit, indem sie Erlebnisse basierend auf Standort, Inhaltspräferenzen und Lieblingsfahrern personalisiert.

Sie haben nahezu Echtzeit-Fan-Journeys entwickelt, die einzigartige Erlebnisse und exklusive Angebote bieten, sinnvolle Interaktionen fördern, um neue Fans in treue Fans zu verwandeln und das globale Wachstum zu unterstützen. Die Ergebnisse umfassen eine Fan-Zufriedenheitsrate von 88 %, eine Erstlösungsrate von 86 % und eine E-Mail-Zustellrate von 99,6 %. 2. Air India hat die Fallbearbeitung rationalisiert, das Routing optimiert und personalisierte Kundenerlebnisse mit Data Cloud und Einstein bereitgestellt. Durch KI-gesteuerte Antwortempfehlungen und prädiktive KI bieten die Agenten schnelle Unterstützung und personalisierte Vorschläge. 3.

Turtle Bay, ein Luxusurlaubsziel auf O‘ahu, hat Data Cloud implementiert, um Kunden in gezielte Personas zu segmentieren. Einstein Copilot personalisiert dann die Empfehlungen entsprechend; zum Beispiel durch die Empfehlung von Familienaktivitäten für Kunden, die als Familien-Personas eingestuft wurden. Wie funktioniert die Data Cloud? Eine Data Cloud ist kein Produkt, das man von der Stange kaufen kann. Sie besteht vielmehr aus verschiedenen Komponenten und Fähigkeiten, die darauf ausgelegt sind, anpassbare, skalierbare Datenlösungen und Integration zu bieten.

Data Clouds können an spezifische Anforderungen angepasst werden, um Geschäftsziele zu erreichen. Im Allgemeinen integrieren die meisten Data Clouds die folgenden Funktionen: 1. Auffindbare Daten Es ist entscheidend, dass die Daten einer Organisation für verschiedene Benutzergruppen leicht zugänglich und interpretierbar sind. Eine Data Cloud konsolidiert strukturierte, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten, um die Datenauffindung zu vereinfachen und die Komplexität zu reduzieren.

Dies umfasst das Sammeln, Erfassen und Verarbeiten von Daten aus mehreren Quellsystemen, ob vor Ort oder cloudbasiert, und deren Zentralisierung an einem Ort. 2. Agile Datenarchitektur Data Clouds stützen sich auf Architekturen wie Data Warehouses oder Data Lakes, um die aus Quellsystemen gesammelten Daten zu speichern. Die Wahl der Datenarchitektur hängt von den spezifischen Anforderungen ab, mit der Möglichkeit, andere cloudbasierte Datendienste und Integrationen wie Cloud-Datenbank-Engines, öffentliche Datenquellen-Nachweise und APIs zu nutzen. 3.

Integrierte KI und maschinelles Lernen Intelligente Funktionen wie Self-Service-Analysen, KI und maschinelles Lernen helfen, Zeit und Aufwand zu sparen und gleichzeitig Innovationen zu fördern. Data Clouds bieten Automatisierungstools und erweiterte Kits, die die Integration von KI/ML und Data Science in Geschäftsprozesse und Entscheidungskontexte erleichtern.