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2020年企业数据集成状况:超80%企业认为数据集成至关重要-数字化转型

· 超过80%的企业业务运营负责人表示,数据集成对于正在进行的企业运营至关重要。· 如今,有67%的企业依靠数据集成来支持分析和BI平台,还有24%的企业计划在未来12个月内实现这一目标。· 65%的

020年企业数据集成状况:超80%企业认为数据集成至关重要-数字化转型"

  · 超过80%的企业业务运营负责人表示,数据集成对于正在进行的企业运营至关重要。

  · 如今,有67%的企业依靠数据集成来支持分析和BI平台,还有24%的企业计划在未来12个月内实现这一目标。

  · 65%的企业组织倾向于使用云平台或混合云部署数据集成解决方案。

  · 制造业是当今将数据集成放在首位的三个行业之一。

  以上结论来自Dresner Consulting Associates 《2020年数据管道市场研究报告(Client Access Reqd)》,这是其《群体的智慧》(Wisdom Of Crowds®)系列研究中的最新文章。 基于对数据集成使用和部署趋势、产品和供应商的数据,呈现数据集成现状和趋势。

        2020年数据管道市场研究的主要见解包括:

  · 企业目前高度重视数据集成,尤其是在整个企业范围内支持分析和商业智能(BI)计划,会优先部署数据集成。企业组织上马分析和BI依赖报表和仪表板。数据延迟影响企业从现有系统中获得数据价值,这是驱动企业部署数据集成的一个重要因素。

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Dresner Consulting Associates 2020年数据管道市场研究

 · 80%的业务运营负责人(包括来自服务交付、制造和供应链的业务负责人)表示,数据集成对其成功至关重要。Dresner的研究团队发现,这并不奇怪,因为要有效地、有竞争力地运营业务,需要大量的数据和工作流集成点。执行管理层将数据集成置于比IT更高的优先级,反映了实时报告和监控应用程序正被快速采用,这些应用程序的使用量目前在制造和供应链企业中激增。运营负责人还表示,他们在访问所需分析内容方面的困难最小(来自Dresner Consulting Associates2019年数据目录市场研究报告)。

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Dresner Consulting Associates 2020年数据管道市场研究

 · 运营通常依赖数据集成和数据管道来支持其数据聚合和图形创建需求。金融服务对搜索分析的依赖极大地促进了他们对数据集成和管道的需求。企业正在进行的机器学习项目也依赖于数据集成的支持。

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· 制造业,政府和医疗保健行业最重视数据集成。在研究的9个行业中,数据集成对于每个行业的大多数领导者都是至关重要的或非常重要。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的数据显示,制造业是目前数据最多的行业,平均每年产生1.9 PB的数据。其中,在供应链、采购、工厂运营以及合规和质量管理阶段会生成大部分数据。

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 · 与其他行业相比,医疗组织更重视先进的数据转换技术和功能。政府组织对在其数据管道中嵌入数据质量和转换技术(包括在数据管道中的数据丰富、数据协调、模糊匹配和重复数据删除)给予了较高的优先级。金融服务领导者及其组织将嵌入统计功能给予相对较高的优先级。

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Dresner Consulting Associates 2020年数据管道市场研究

 · 企业中领先的数据集成用例是实现更有效的数据清理和转换工作流程,以改进数据仓库报告和仪表板。下一个重要的用例是即席查询、发现和探索分析。近25%的企业领导者表示重构或者复制现有数据仓库并不重要。数据科学和增强分析是重要性最低的用例,许多数据科学家使用内存中数据集成/转换功能,最终用户数据集成/准备工具不太充分。

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 · 教育、零售和批发、制造业对数据集成解决方案满意度最高的三个行业。其中来自教育部门的领导者表示对其数据集成投资的总体满意度最高。而金融服务业主管对数据集成解决方案满意度最低。金融服务业历来面临最苛刻的数据集成挑战,一些受访者表示,他们对自己的数据集成解决方案完全不满意。

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Dresner Consulting Associates 2020年数据管道市场研究

· 企业更喜欢在云中部署数据集成,云中部署是内部部署的近2倍之多。65%的企业组织更喜欢在云平台或混合云部署数据集成解决方案。Dresner研究团队发现,许多组织还采用混合数据集成服务,这些服务能够在本地或云中进行采集、转换和交付数据。在上周五的#BIWisdom Twitter聊天中,Howard Dresner分享了正在进行的一项调查的最新数据,该调查正在跟踪COVID-19对云采用的影响。他发现,受到大流行影响最大的企业组织采用云BI的可能性要高出3倍,比总体样本高出2倍。 基于云部署数据集成是企业的新常态。

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  · 来自广告、咨询、法律、电信和运输业的领导者将多个数据源和目标作为其数据集成战略的最高优先级。政府的数据源和目标多样性最小,并优先考虑关系数据库和文文档数据库的数据源/目标。专门用于BI和分析的分析型数据库是科技行业的优先选择。制造业领导者(与其他行业领导者相比)对NoSQL数据库给予了更高的优先级,这很可能是因为与制造流程相关的机器和日志文件中使用了非SQL数据类型。

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  · 关系数据库主导着企业组织的数据集成和管道的数据源和目标。超10000多名员工的大型企业组织将Spark、Hadoop和相关大数据技术列为高度优先事项/重要性技术。与其它规模的企业组织相比,101到1000个员工组成的中型组织在将分析型数据库(例如内存数据库、纵列数据库:包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake和Exasol)优先作为数据源和目标集成点。

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  作者:Louis Columbus

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