Облако данных — это облачная инфраструктура, которая обеспечивает открытость и поддерживает доступность, интеграцию, переносимость и безопасность корпоративных данных. К ключевым характеристикам облака данных относятся обнаруживаемость данных, гибкая архитектура данных и встроенные возможности ИИ/ML для инноваций. В этой статье мы рассмотрим определение, примеры и принципы работы облака данных. Что такое облако данных? Облако данных — это облачная инфраструктура, которая обеспечивает открытость и поддерживает доступность, интеграцию, переносимость и безопасность корпоративных данных.
Оно предлагает комплексный и проверенный подход к облачным вычислениям, предоставляя по запросу вычислительные мощности, хранилища, доставку и расширенную аналитику. Это позволяет организациям эффективно использовать свои данные для стимулирования трансформации и создания ценности. Задача трансформации данных усугубляется разрозненными системами, требующими значительных усилий и ресурсов для обслуживания и управления. Многие компании с трудом достигают необходимой скорости приёма данных, чтобы прийти к интеллектуальной работе с данными.
Кроме того, интеграция данных для получения новых аналитических выводов или их предоставление и совместное использование заинтересованным сторонам может быть сложной для некоторых организаций. Читайте также: Обзор управления облачными данными (btw.media) Читайте также: AMD расследует предполагаемый кризис с утечкой данных (btw.media) Примеры облака данных. Вот несколько примеров, иллюстрирующих, как организации используют Data Cloud для улучшения клиентского опыта: 1. Формула-1 повышает удовлетворённость болельщиков, персонализируя впечатления с учётом местоположения, предпочтений по контенту и любимых пилотов.
Компания разработала почти в реальном времени пути болельщиков, предлагающие уникальные впечатления и эксклюзивные предложения, способствующие значимым взаимодействиям, чтобы превращать новых болельщиков в постоянных и поддерживать глобальный рост. Результаты включают уровень удовлетворённости болельщиков 88 %, решение с первого обращения 86 % и доставляемость электронных писем 99,6 %. 2. Air India оптимизировала обработку заявок, маршрутизацию и обеспечила персонализированный клиентский опыт с помощью Data Cloud и Einstein.
Благодаря рекомендациям по ответам на основе ИИ и прогнозной аналитике агенты предоставляют быструю помощь и индивидуальные предложения. 3. Turtle Bay, элитный курорт на Оаху, внедрил Data Cloud для сегментации клиентов по целевым персонам. Einstein Copilot затем персонализирует рекомендации; например, предлагая семейные развлечения клиентам, отнесённым к семейным персонам. Как работает облако данных? Облако данных — это не готовый продукт, который можно купить. Скорее, оно состоит из различных компонентов и возможностей, предназначенных для предоставления адаптируемых, масштабируемых решений для данных и интеграции.
Облака данных могут быть адаптированы под конкретные потребности, чтобы помочь достичь бизнес-целей. Как правило, большинство облаков данных включают следующие функции: 1. Обнаруживаемые данные. Крайне важно, чтобы данные организации были легко доступны и интерпретируемы различными группами пользователей. Облако данных объединяет структурированные, неструктурированные или полуструктурированные данные, чтобы упростить их обнаружение и снизить сложность. Это включает сбор, приём и обработку данных из множества исходных систем, локальных или облачных, и их централизацию в одном месте. 2. Гибкая архитектура данных.
Облака данных опираются на такие архитектуры, как хранилища данных или озёра данных, для хранения данных, собранных из исходных систем. Выбор архитектуры данных зависит от конкретных потребностей, с возможностью использовать другие облачные сервисы и интеграции данных, такие как облачные СУБД, данные из открытых источников и API. 3. Встроенные ИИ и машинное обучение. Интеллектуальные функции, такие как самостоятельная аналитика, ИИ и машинное обучение, помогают экономить время и силы, одновременно способствуя инновациям.
Облака данных предоставляют инструменты автоматизации и расширенные наборы, которые упрощают интеграцию ИИ/ML и науки о данных в бизнес-процессы и контексты принятия решений.