当人们采用认知解决方案进一步扩展其功能时，可以显著增强数据市场的潜力。
正如石油成为20世纪最具价值的燃料一样，许多行业领导者认为数据是现代数字企业最有价值的燃料。但是，石油可能有其局限性，而数据却没有。许多组织已经在探索统一和加快在各种业务场景中使用数据的方式。因此，人们看到了数据市场工具和平台的迅速出现，这些工具和平台旨在满足这一业务需求。
从本质上讲，数据市场是企业用于业务请求、报告和见解的“一站式服务”。在企业内部，数据市场提供了一种简化的体系结构，可以轻松地收集、整理、组织、集成来自各种来源的数据，从而成为统一的数据平台。通过在标准化数据格式的孤岛之间创建兼容的数据模型，有效的数据市场能够在整个组织中构建非结构化数据。这些数据通过数据搜索界面和数据可视化等各种增强功能进一步增强，可以对业务场景模拟进行最新、快速、简便的预测和估算，使其成为具有价值的业务工具。
这种访问数据的方法允许企业通过单一的交互点来利用其公司范围的数据。这样可以节省时间和精力，因为不再需要为每个业务案例提供数据来源、选择和解释。因此，企业可以通过减少数据复制和数据移动来实现成本节约和快速周转时间。
意识到潜力
然而，随着人们继续关注不断变化的数字数据生态系统，可以看到，当人们利用认知解决方案进一步扩展其功能时，可以显著增强数据市场的潜力。这些技术比大多数组织所了解的日常数据流程自动化工具强大得多，并且涉及可以改变业务成果的机器到人或机器之间交互的众多创新。
传统上，大多数数据操作都是通过人工干预完成的，这需要企业投入大量的劳动力资源。然而，认知解决方案改变了这一点，因为它们可以通过简化任务来加速结果，例如推动数据治理、持续更新元数据、处理知识管理，以及最重要的是监控数据操作。
企业的数据市场
速度、准确性、卓越的客户体验是下一代企业的所有目标，这要求企业快速响应变化，并开发经过深思熟虑的业务场景，以利用新出现的机会。
例如，在全球零售商中，整合来自不同国家、客户和人员的数据的能力不仅限于前端，而且还扩展到其价值链。确保跨地域和来源的数据生态系统对于快速高效地为客户提供高质量的跨地域服务至关重要。通过主动访问不同的数据源（例如库存数据、财务数据、供应商数据、客户数据），可以创建理想的数据池，以跟踪交付周期，并有效管理季节、周期和不同业务场景下的业务计划。
在这种情况下，访问数据市场不仅有益，而且对于持续的业务增长和成功也至关重要。然而，在如此规模上做出回应的挑战可能会令人生畏。虽然数据市场在将数据整合在一起很有用，但最终的瓶颈仍然是工作人员。这是人工智能和其他认知技术发挥重要作用的地方，有助于确保快速获取洞察力。
人工智能在数据市场中的潜力
认知世界中的数据市场不必是“一站式商店”，而是可以充当部署的代理商。这些认知代理的功能类似于继续处理数据操作和治理的引擎，其中包括所有管理任务。因此，他们可以支持企业的日常需求，并在敏捷的商业世界中实现快速成果，而不依赖于工作人员的知识和决策能力。
这些数据机器人可帮助组织管理数据操作、流程和系统性能，以帮助实现业务需求的场景，并实现业务关键绩效指标（KPI）的监控。因此，他们能够帮助企业轻松发现可操作的业务洞察力，帮助用户筛选数百个数据变量和字段，同时还能够定位数据，并将其链接到适当的元数据以获得更全面的数据集。
这种整体集成可以帮助用户获得适合其业务场景的最佳数据选择，并且无需人工搜索。实际上，通过基于先进的人工智能和基于自然语言处理（NLP）的工具，数据机器人可以评估用户的数据需求历史，并主动提供更具体的选择维度，从而节省时间和精力。用户还可以轻松发现数据的可用性，并且机器人可以共享各种有用的详细信息，例如特定数据集的先前用例，以及围绕其先前用途的反馈。
人工智能背后的平台
当新数据集在平台上可用时，认知智能工具可以提供规范性建议来协调它们，从而使过程更加主动。它们还可用于评估所提供数据的核心效果。通过评估过去部署的成功程度，认知智能工具可以帮助企业量化数据关键绩效指标（KPI），并评估其实现业务目标的价值。通过了解哪些方案提供最大的投资回报率（ROI），以及是否可以带来更好的业务成果，此流程使企业能够有效地为业务问题规划正确的数据。
此外，认知智能可以在协助管理数据流程的基础层面发挥重要作用。与虚拟个人助理类似，高级认知智能工具可以通过监控平台上的数据流来帮助围绕数据管理的过程。这些解决方案还可确保数据市场平台的自动化性能和质量检查。
不断改变
数字数据生态系统正在经历范式转变，企业需要采用数据结构方法，使数据更易于访问和操作。此外，随着越来越多的组织开始采用全数字化方法，大规模数字化的挑战只能通过认知技术的优势来解决。这些解决方案为所有企业提供了正确的工具组合，可以释放其商业智能潜力，并向数字时代迈进。
