12种方法保护账户安全

为什么要考虑数据仓库?

现代数据仓库可帮助提高商业智能，主要通过提高数据质量和一致性、允许用户更好地理解数据的含义、促进数据驱动的文化，并促进历史智能和预测功能。

在开始评估不同平台之前，重要的是了解不同类型的大数据部署。现代数据仓库只是满足企业需求的众多平台选项之一。

 

数据仓库是专用于获取、存储和处理大量信息的平台。在30年前，当我开始设计数据仓库时，最初的推动力是提高操作系统的性能–通过将报告工作负载转移到单独的平台。

随着报告系统不断成熟，用户意识到他们能够使用新环境将原始数据转换为可操作的见解，以供业务人员使用以做出更好的决策。从一线部门到执行团队，所有级别的业务人员都可利用信息来提高组织效率。

现在，大数据平台的使用范围包括车间机器人访问现代数据仓库以改善其机器人动作，到日常工作中业务人员使用越来越智能的分析工具。


 

定义问题

如果没有问题，就不会有任何解决方案。因此，企业首先需要确定要实施AI的特定问题和应用。识别特定问题将帮助他们根据AI系统解决该问题的需求来收集相关且准确的数据。这将消除不相关数据的收集，这将进一步减少清理数据所需的时间。

不断获取数据

AI系统需要持续不断的数据流。因此，企业应制定策略以一致地收集新数据并将其轻松与现有数据合并。这将有助于避免任何数据泄漏。企业需要准确标记所有当前和新获取的数据，以实现无缝合并。带标签的数据将有助于对数据进行分类，从而简化将现有数据与新数据合并的过程。

确定数据架构

具有不同业务范围的组织通常会从多个来源收集数据。这样的企业应该创建一个数据架构，以从各种来源收集数据并将其集成为有意义的方式。这将最大程度地减少准备用于训练和输入AI系统的数据集所需的时间。因此，这将减少实现和集成AI模型的时间。

建立数据治理

AI系统的结论和输出完全取决于输入数据的准确性。因此，企业应确保为AI系统提供的数据来自可靠且可信赖的来源。他们还必须确保他们在获取数据时遵守数据隐私条款并遵守所有标准法律。

管理和保护数据

对企业而言，数据泄露有各种后果。但是在AI模型的情况下，数据丢失将导致系统完全崩溃。另外，如果没有备份，则获取原始数据将需要大量时间。因此，企业必须确保其数据管道安全。他们应制定网络安全策略，例如以数据为中心的安全性，并为在线数据传输放置防火墙以增强安全性。

尽管当今数字世界中的每个企业都希望以最佳方式使用数据，但大多数企业尚未成为数据驱动的。根据一项调查，各种蓝筹公司中只有31%的员工将其组织归类为数据驱动型。适用于AI的正确数据策略将减少操作AI系统并通过其分析功能生成见解所需的精力。这将有助于最佳地使用数据，并帮助企业成为数据驱动的组织。

（编辑：盐城站长网）

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