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Post by account_disabled on Apr 3, 2024 4:07:18 GMT -5
結構化資料是從構思開始就為了實現某個目的而設計的數據,遵循固定且恆定的模式。它不同於非結構化數據,非結構化資料不遵循組織結構。資訊架構是一種有助於獲取和結構化資料的資源,因為它是透過預先建立的格式標準化知識生產的可靠且智慧的方式。 資料結構化不一定遵循傳統的格式,畢竟,商業智慧包括與日常生活保持一致,理解存取資訊的員工的心理模型,以及業務及其流程的動態。因此,在建構資訊架構時採用個人化方法非常重要。 程式語言變得越來越強大,每天都準備好對資料進行排序、分組甚至解釋。為了實現這一點,文件管理必須為機器學習服務,即標準化,以便自動化工具實際上可以方便資訊工作者的日常生活。 實施階段 建立資訊結構是一項必須與文件組織並行進行的任務。一些公司在專業人士的協作下跳過 希臘 電話號碼 步驟或不注意文件管理資源所帶來的風險,從中期來看可能會被證明是一個錯誤的決定。 在資料組織和結構化等級之後,將其轉化為知識的挑戰主要在於人。培訓負責操作和觀察業務文件和資訊的團隊非常重要,因為在業務管理中沒有自動化或機器學習能夠取代它們。有必要對人員進行培訓,不僅是為了進行管理,而且是出於監管或合規的目的。 結構化的好處 只要組織得當,所有資訊都可以作為決策的輸入。透過採用文件管理方法,可以實施分析例程,這當然可以更廣泛地了解該部門的情況。這是邁向所謂商業智慧的重要一步,這個主題在明年預測的市場趨勢中脫穎而出。 技術競賽不再是預測,而是確定性,未能為創新提供投入可以被視為拖延。同樣,政治和環境變化也肯定會影響商業。想更了解我們如何支援資料向資訊的轉換?發現Redata、我們的解決方案並在社交媒體上關注我們。
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