AWS：数据、分析与机器学习_144

曾存储过 GB 级业务数据的组织现在发现，所存 储的数据量现已达 PB 级甚至 EB 级。要充分利用这 些海量数据的价值，就需要利用现代化云数据基础设 施，从而将不同的信息竖井融合统一。这种方法能促 进组织内部共同意识到一个“真理”，使组织中的每 个成员都有能力做出更为明智的决策，采取行动时也 更具魄力。

一些主要趋势促使我们发展到了当今这种态势:

• 企业数字化，再加上可将应用程序扩展到任何地 方的无边界互联网，促使移动设备、IoT 设备和 传感器、基于云的应用程序、社交媒体、日志文 件、点击流以及其它来源的数据量，出现前所未 有的增长。
• 云技术降低了存储成本，使组织能够经济高效地 管理海量数据，而无需事先决定哪些数据值得保 留、哪些数据应该丢弃。
• 云技术还便于企业能获取随时随地可用的、按使 用量付费的计算和存储资源，使组织能轻松地根 据需要进行扩展，同时利用和分析每一条数据， 从而获取关键的业务洞见。

组织现在有机会利用数据、分析和机器学习 (ML) 助 力管理层作出关键业务决策。此类数据驱动的洞察可 引导无数业务场景，包括:

• 推出新产品
• 创新性开发新的业务模式或收入流
• 自动化手动流程以提高效率
• 改善客户体验以建立信任和忠诚度
• 优化与业务合作伙伴的交互

无论您处于数据现代化改造过程中的哪个阶段，本行动手册都能帮助您完善策略，在整个企业范围内高效扩展数据、分析和机器学习，从而加快创新并推动业务发展。

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