Data cloud: definição, exemplos e princípios de funcionamento

O Data cloud: definição, exemplos e princípios de funcionamento é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam a infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

Um data cloud é uma infraestrutura baseada em nuvem que oferece abertura e suporta a disponibilidade, integração, portabilidade e segurança dos dados corporativos. As principais características de um data cloud incluem dados descobríveis, uma arquitetura de dados ágil e capacidades de IA/ML integradas para inovação. Este artigo apresentará a definição, exemplos e os princípios de funcionamento do data cloud. O que é um data cloud? Um data cloud é uma infraestrutura baseada em nuvem que oferece abertura e suporta a disponibilidade, integração, portabilidade e segurança dos dados corporativos.

Ele oferece uma abordagem completa e comprovada de computação em nuvem, fornecendo sob demanda capacidades de computação, armazenamento, entrega e análise avançada. Isso permite que as organizações aproveitem efetivamente seus dados para impulsionar a transformação e criar valor. O desafio da transformação de dados é agravado por sistemas isolados que exigem esforços e recursos consideráveis para sua manutenção e gestão. Muitas empresas lutam para alcançar a velocidade de ingestão de dados necessária para obter inteligência de dados.

Além disso, a integração de dados para obter novos insights ou torná-los acessíveis e compartilháveis para as partes interessadas relevantes pode ser complexa para algumas organizações. Leia também: A look at cloud data management (btw.media) Leia também: AMD is investigating a suspected data breach crisis (btw.media) Exemplos de data cloud Veja alguns exemplos que ilustram como as organizações usam o Data Cloud para melhorar a experiência do cliente: 1. A Fórmula 1 melhora a satisfação dos fãs personalizando as experiências com base na localização, preferências de conteúdo e pilotos favoritos.

Eles desenvolveram jornadas de fãs quase em tempo real oferecendo experiências únicas e ofertas exclusivas, promovendo interações significativas para converter novos fãs em leais e apoiar o crescimento global. Os resultados incluem uma taxa de satisfação dos fãs de 88%, resolução no primeiro contato de 86% e taxa de entrega de e-mails de 99,6%. 2. A Air India simplificou o processamento de registros, otimizou o roteamento e forneceu experiências personalizadas ao cliente usando Data Cloud e Einstein. Com recomendações de respostas orientadas por IA e IA preditiva, os agentes oferecem suporte rápido e sugestões personalizadas. 3.

Turtle Bay, um destino de férias de luxo em O'ahu, implementou o Data Cloud para segmentar clientes em personas direcionadas. O Einstein Copilot personaliza as recomendações de acordo; por exemplo, sugerindo atividades familiares para clientes classificados nas personas familiares. Como funciona o data cloud? Um data cloud não é um produto que se compra pronto. Ele consiste em vários componentes e capacidades projetados para oferecer soluções de dados adaptáveis, escaláveis e integração. Os data clouds podem ser adaptados a necessidades específicas para ajudar a atingir os objetivos de negócios.

Em geral, a maioria dos data clouds incorpora as seguintes funcionalidades: 1. Dados descobríveis É crucial que os dados de uma organização sejam facilmente acessíveis e interpretáveis por diversos grupos de usuários. Um data cloud consolida dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados para simplificar a descoberta de dados e reduzir a complexidade. Isso envolve a coleta, ingestão e processamento de dados de múltiplos sistemas locais ou baseados em nuvem e sua centralização em um único local. 2.

Arquitetura de dados ágil Os data clouds se apoiam em arquiteturas como data warehouses ou data lakes para armazenar os dados coletados a partir dos sistemas de origem. A escolha da arquitetura de dados depende das necessidades específicas, com a possibilidade de aproveitar outros serviços e integrações de dados baseados em nuvem, como mecanismos de banco de dados em nuvem, evidências de fonte pública de dados e APIs. 3. IA e aprendizado de máquina integrados Funcionalidades inteligentes como análise de autoatendimento, IA e aprendizado de máquina ajudam a economizar tempo e esforço enquanto promovem a inovação.

Os data clouds fornecem ferramentas de automação e kits avançados que facilitam a integração de IA/ML e ciência de dados nos processos de negócios e contextos de tomada de decisão.