Novo relatório de dados: descubra o valor inexplorado nos dados e revolucione suas análises
by Rackspace Technology Staff

A quantidade de dados que as organizações produzem no mundo inteiro vem numa firme trajetória ascendente a desde o advento da era digital. Em um relatório, a Arcserve afirmou que, até 2025, o total global de armazenamento de dados na nuvem excederá a impressionante marca de 200 zettabytes.
Com tantos dados fluindo de inúmeras fontes para as organizações, estas precisam dar um passo atrás, reajustar-se e encontrar um denominador comum com as funções analíticas. E precisam definir uma estratégia de dados que torne as metas analíticas alcançáveis.
Crie uma estratégia sólida de dados e análises
Uma estratégia de dados eficaz precisa abranger vários pontos-chave, incluindo como:
- Avaliar o cenário de dados dentro dos sistemas e silos da organização
- Tornar os dados acessíveis e funcionais em tempo real para funções focadas no cliente, como vendas e marketing
- Desenvolver e operacionalizar novos conjuntos de dados e produtos
- Criar uma infraestrutura de dados escalável para gerenciar todo o ecossistema de análise de dados
Tudo começa com o desenvolvimento de uma estratégia de dados clara. Ela precisa estabelecer as bases para uma ampla gama de resultados que podem ajudar a organização a extrair valor máximo dos dados. Por exemplo, a estratégia de dados deve ajudar a criar casos de uso implementáveis, estimular a colaboração entre as partes interessadas ou ajudar a elaborar a justificativa comercial para investimentos em plataformas de dados e análises.
Encontre orientação estratégica em nosso novo relatório
Percebendo os desafios atuais que as organizações enfrentam na estratégia de dados, a Rackspace Technology® encomendou da TDWI Research, uma importante empresa de pesquisa de dados e análises, um estudo sobre o novo cenário dos dados.
O relatório "Seis Pilares para Criar Valor Empresarial no Novo Cenário de Dados" inclui uma lista de verificação e fatores de sucesso que as empresas podem usar para:
- Criar uma estratégia de dados mais eficiente e robusta
- Organizar-se antes de iniciar um novo projeto de análise de dados
- Identificar metas e áreas de melhoria para projetos atuais

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