那么，是什么阻碍了企业有效地利用这一竞争优势呢？简而言之，就是数据孤岛：这些数据孤岛 使困难 使组织摆脱传统的架构并进而优化其数据集。
当组织想要管理不同数据堆栈中的机器学习、人工智能和商业智能等功能时，经常会出现问题；这会增加数据的复杂性，并进一步增加管理数据扩展、数据质量和数据集成的挑战。
此外，组织无法使用传统工具来管理不 哥伦比亚手机号码数据 断增长的数据量——这些工具无法扩展，因此导致团队花费太少的时间从他们分析的数据中收集有用的见解。团队在数据分析项目中花费大量时间仅仅准备要分析的数据并不罕见。最糟糕的是，鉴于管理跨平台数据复制变得越来越困难，团队不再可能建立专门用于人工智能工作负载的堆栈。
有兴趣的企业 处理并廉价存储原始数据 各种格式的数据通常最适合使用数据湖技术。 技术也适合那些希望提高 和 使用成本效益的组织：由于数据湖结合了数据湖和仓库的优势，它们可以支持 和分析工具需要提取的各种类型的数据工作负载和类型。
此外，通用数据存储库可以对数据丰富的环境进行高度控制和可视性，使数据驱动型企业能够在我们现代高度互联且快速数字化的世界中取得竞争优势。借助其 人工智能驱动的投资。
组织实现 驱动能力并解决数据质量和数据集成相关挑战的一种方法是采用新的数据质量和治理工具以及开源解决方案。为了实现这一点，企业必须构建或投资一个基础设施，为多个团队提供一种通过单一来源与数据交互的方式，从而允许各个数据团队使用不过时的相同信息进行工作。