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本报告着眼于组织如何重新思考其数据管理策略，以利用实时数据开发个性化的实时数字体验或应用程序。客户想要的产品，提高运营效率，增加企业效益。
以下是本报告的主要研究结果:
?实时数据收集和分析使公司能够创建创新的应用程序。如果处理得当，实时数据可以用来衡量客户的情绪和参与度，准确地提供有针对性的内容，优化供应链，打击欺诈行为，并为错过的航班提供替代方案，等等。然而，专家表示，由于传统技术架构等障碍，只有一小部分来自连接设备的数据被实时收集和处理。为企业采矿。
?组织需要确定哪些业务流程将从实时数据收集和分析中获益最多，因为实时捕获和处理所有数据非常重要。昂贵的。随着设备数量的增加，创建一个架构来处理收集到的数据也变得越来越困难。创建正确数据架构的公司将能够实时处理收集到的数据，并以对未来决策最有用的方式存储信息。
?开源解决方案、云和人工智能系统可以帮助组织克服实时数据管理的挑战。我们在本报告中采访的专家建议使用开源技术开发初始数据管道。这将有助于组织内部开发专业知识，避免供应商约束，并为期望建立基线。除此之外，人工智能(AI)是自然而然的下一步:随着人工智能和机器学习(ML)的日益普及，运营数据平台需要支持实时分析。业务活动。在正确的时间，拥有正确数据的实时人工智能应用程序将为领先组织带来最大的业务影响。
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本文内容由《麻省理工科技评论》的定制内容部门Insights制作。本文并非《麻省理工科技评论》的编辑人员撰写。
