當人們采用認知解決方案進一步擴展其功能時，可以顯著增強數據市場的潛力。

正如石油成為20世紀最具價值的燃料一樣，許多行業領導者認為數據是現代數字企業最有價值的燃料。但是，石油可能有其局限性，而數據卻沒有。許多組織已經在探索統一和加快在各種業務場景中使用數據的方式。因此，人們看到了數據市場工具和平臺的迅速出現，這些工具和平臺旨在滿足這一業務需求。

從本質上講，數據市場是企業用于業務請求、報告和見解的“一站式服務”。在企業內部，數據市場提供了一種簡化的體系結構，可以輕松地收集、整理、組織、集成來自各種來源的數據，從而成為統一的數據平臺。通過在標準化數據格式的孤島之間創建兼容的數據模型，有效的數據市場能夠在整個組織中構建非結構化數據。這些數據通過數據搜索界面和數據可視化等各種增強功能進一步增強，可以對業務場景模擬進行最新、快速、簡便的預測和估算，使其成為具有價值的業務工具。

這種訪問數據的方法允許企業通過單一的交互點來利用其公司范圍的數據。這樣可以節省時間和精力，因為不再需要為每個業務案例提供數據來源、選擇和解釋。因此，企業可以通過減少數據復制和數據移動來實現成本節約和快速周轉時間。

意識到潛力

然而，隨著人們繼續關注不斷變化的數字數據生態系統，可以看到，當人們利用認知解決方案進一步擴展其功能時，可以顯著增強數據市場的潛力。這些技術比大多數組織所了解的日常數據流程自動化工具強大得多，并且涉及可以改變業務成果的機器到人或機器之間交互的眾多創新。

傳統上，大多數數據操作都是通過人工干預完成的，這需要企業投入大量的勞動力資源。然而，認知解決方案改變了這一點，因為它們可以通過簡化任務來加速結果，例如推動數據治理、持續更新元數據、處理知識管理，以及最重要的是監控數據操作。

企業的數據市場

速度、準確性、卓越的客戶體驗是下一代企業的所有目標，這要求企業快速響應變化，并開發經過深思熟慮的業務場景，以利用新出現的機會。

例如，在全球零售商中，整合來自不同國家、客戶和人員的數據的能力不僅限于前端，而且還擴展到其價值鏈。確保跨地域和來源的數據生態系統對于快速高效地為客戶提供高質量的跨地域服務至關重要。通過主動訪問不同的數據源（例如庫存數據、財務數據、供應商數據、客戶數據），可以創建理想的數據池，以跟蹤交付周期，并有效管理季節、周期和不同業務場景下的業務計劃。

在這種情況下，訪問數據市場不僅有益，而且對于持續的業務增長和成功也至關重要。然而，在如此規模上做出回應的挑戰可能會令人生畏。雖然數據市場在將數據整合在一起很有用，但最終的瓶頸仍然是工作人員。這是人工智能和其他認知技術發揮重要作用的地方，有助于確保快速獲取洞察力。

人工智能在數據市場中的潛力

認知世界中的數據市場不必是“一站式商店”，而是可以充當部署的代理商。這些認知代理的功能類似于繼續處理數據操作和治理的引擎，其中包括所有管理任務。因此，他們可以支持企業的日常需求，并在敏捷的商業世界中實現快速成果，而不依賴于工作人員的知識和決策能力。

這些數據機器人可幫助組織管理數據操作、流程和系統性能，以幫助實現業務需求的場景，并實現業務關鍵績效指標（KPI）的監控。因此，他們能夠幫助企業輕松發現可操作的業務洞察力，幫助用戶篩選數百個數據變量和字段，同時還能夠定位數據，并將其鏈接到適當的元數據以獲得更全面的數據集。

這種整體集成可以幫助用戶獲得適合其業務場景的最佳數據選擇，并且無需人工搜索。實際上，通過基于先進的人工智能和基于自然語言處理（NLP）的工具，數據機器人可以評估用戶的數據需求歷史，并主動提供更具體的選擇維度，從而節省時間和精力。用戶還可以輕松發現數據的可用性，并且機器人可以共享各種有用的詳細信息，例如特定數據集的先前用例，以及圍繞其先前用途的反饋。

人工智能背后的平臺

當新數據集在平臺上可用時，認知智能工具可以提供規范性建議來協調它們，從而使過程更加主動。它們還可用于評估所提供數據的核心效果。通過評估過去部署的成功程度，認知智能工具可以幫助企業量化數據關鍵績效指標（KPI），并評估其實現業務目標的價值。通過了解哪些方案提供最大的投資回報率（ROI），以及是否可以帶來更好的業務成果，此流程使企業能夠有效地為業務問題規劃正確的數據。

此外，認知智能可以在協助管理數據流程的基礎層面發揮重要作用。與虛擬個人助理類似，高級認知智能工具可以通過監控平臺上的數據流來幫助圍繞數據管理的過程。這些解決方案還可確保數據市場平臺的自動化性能和質量檢查。

不斷改變

數字數據生態系統正在經歷范式轉變，企業需要采用數據結構方法，使數據更易于訪問和操作。此外，隨著越來越多的組織開始采用全數字化方法，大規模數字化的挑戰只能通過認知技術的優勢來解決。這些解決方案為所有企業提供了正確的工具組合，可以釋放其商業智能潛力，并向數字時代邁進。