Стратегии работы с данными в реальном времени для вашей организации в 2022 году

Данные в режиме реального времени необходимы для успеха в современной экономике
Данные можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов
Данные можно использовать для принятия лучших решений
Потребление данных в Индии быстро растет

Важность управления данными

Ожидается, что к 2022 году потребление данных в Индии будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) примерно на 72,6% до 10 96 58 793 млн МБ. Наличие доступа к данным хорошего качества может стать разницей между успехом и неудачей. Инвестиции в правильные стратегии управления данными имеют решающее значение для компаний.

Будущее уже здесь, и это данные

В этом году мы увидим, что данные будут меняться быстрее и чаще, чем когда-либо прежде. Организации должны будут собирать полезную информацию из данных, передаваемых в режиме реального времени. Навигация по данным немного похожа на быструю реку, которая должна постоянно адаптироваться к меняющейся среде.

Индийский рынок облачных вычислений принесет около 1 триллиона долларов к 2025 году

Индийский облачный рынок в 2020 году стал больше, чем необлачный рынок на рынке корпоративного прикладного программного обеспечения, отчасти из-за пандемии коронавируса. Ожидается, что он вырастет в два раза по сравнению с предыдущим. облачный рынок к 2025 году.

Гибкость — ключ к максимальному использованию рыночных возможностей

Гибкость является ключевым фактором, и организации будут стремиться максимально использовать текущие рыночные возможности. Принятие этой стратегии обеспечит им гибкость, необходимую для выявления потребности или спроса и реагирования на них, а также быстрого реагирования на новые возможности.

Жуткое будущее: печенье потеряет свою остроту в 2022 году

В 2022 году придет конец файлам cookie и тому, как компании годами использовали их для сбора идентификационных данных и другой важной информации для создания более убедительного представления о своих клиентах. Организациям потребуется обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, чтобы выявлять закономерности и понимать свою целевую аудиторию. По данным Gartner, плохое качество данных обходится организациям в среднем в 12,9 млн долларов.