数据科学和分析在金融行业的重要性作者

asimm4

皮埃蒙特
非营利医疗保健提供商 Piedmont 是另一家出色的 数据民主化示例。该公司已成功将 5550 亿个数据点转化为员工可操作的信息来源。通过用我们的高性能内存分析数据库替换其数据仓库和核心数据存储库，该公司向更多决策者开放了数据访问权限，这些决策者现在能够获得更多信息并改善公司的运营。

随着 Piedmont 转型为数据驱动的医疗保健提供商，医院护理质量、运营结果和患者满意度均得到了改善。

实际规划
对我来说，我上面选择的例子清楚地体 英国 WhatsApp 资源 现了罗伯斯庇尔的理想，并强化了数据民主化的基本前提，即每个员工——无论角色或技能如何——都应该有权根据数据做出决策。

在本博客的第二部分中，我将介绍创建您自己的数据民主化计划的四个步骤。这将包括 CDO 的价值、制定总体数据策略、如何对员工进行数据教育以及如何正确使用技术堆栈。



据估计，到 2020 年底，全球数据量约为 40 ZB（40 万亿 GB）。如果您觉得这个数字有点难以理解，别担心——您并不孤单！这确实是一个惊人的数据量，这个数字强调了找到一种方法来理解所有这些数据以便有效利用它们的重要性。