数字化转型指南：数据优先架构作者

asimm4

数字化转型的目标始终如一——更加以数据为导向。我们已经学会了如何通过捕获数据中的业务事件来获得竞争优势。事件是来自网络、客户系统、ERP 交易、社交媒体、物联网、流媒体甚至机器生成的数据的复杂活动的数据快照。通过实时收集和处理事件数据，管理人员可以获得态势感知，从而做出更好的决策。


数据驱动型应用利用了更多数据，因此丰富了我们对业务事件的理解。为了实现这一目标，融合了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的下一代应用需要架构灵活性以及以可承受的价格处理大量数据的能力。目标是提高“单一事实版本”的标准并创建高级流程以改善业务成果。

事件数据捕获
事件数据提高了可见性。企业数据仓库 瑞士 WhatsApp 号码数据库 依赖于规范的自上而下的模式的数据通常无法充分描述业务事件。例如，客户订单交易经过排序和分析，但我们还对这些事件了解多少呢？客户是否由谁推荐？是移动应用、网络还是零售客户？客户还可能想买什么？事件数据捕获可以构建上下文，并实现更好的决策和更可预测的结果。