当采用认知解决方案进一步扩展其能力时，数据市场的潜力可以显着增强。
正如石油成为 20 世纪最有价值的燃料一样，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。
但石油可能有其局限性，而数据却没有。
许多组织已经在探索在各种业务场景中统一和加速数据使用的方法。
因此，我们看到旨在满足这一业务需求的数据市场工具和平台迅速出现。
从本质上讲，数据市场是企业处理业务请求、报告和见解的“一站式商店”。
在企业内部，数据市场提供了一个简化的架构，可以轻松地收集、整理、组织来自各种来源的数据并将其集成到统一的数据平台中。
有效的数据市场通过跨标准化数据格式的孤岛创建兼容的数据模型，使非结构化数据能够在整个组织中结构化。
通过数据搜索界面和数据可视化等各种增强功能，这些数据得到进一步增强，可以对业务场景模拟进行最新、快速、轻松的预测和估计，使其成为有价值的业务工具。
这种访问数据的方法允许企业通过单点交互来利用公司范围内的数据。
这节省了时间和精力，因为不再需要为每个业务案例提供数据源、选择和解释。
因此，企业可以通过减少数据重复和数据移动来实现成本节约和快速周转时间。
实现潜力然而，随着人们继续关注不断变化的数字数据生态系统，可以看出，当利用认知解决方案进一步扩展其功能时，数据市场的潜力可以显着增强。
这些技术比大多数组织所了解的日常数据处理自动化工具强大得多，并且涉及机器对人或机器对机器交互的大量创新，可以改变业务成果。
传统上，大多数数据操作都是通过人工干预来完成，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，例如驱动数据治理、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。
企业数据市场的速度、准确性和卓越的客户体验都是下一代企业的目标，这要求企业快速响应变化并开发深思熟虑的业务场景以抓住新兴机遇。
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，还延伸到其价值链。
确保跨地域、跨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区域服务至关重要。
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来跟踪交货时间并有效管理跨季节、周期和不同业务场景的业务计划。
在这种情况下，访问数据市场不仅有益，而且对于业务的持续增长和成功也至关重要。
然而，如此大规模的应对挑战可能令人畏惧。
虽然数据市场有助于将数据整合在一起，但最终的瓶颈仍然是在那里工作的人员。
这就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见解。
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”，而是可以充当部署代理。
这些认知代理的功能就像引擎一样，继续处理数据操作和治理，包括所有管理任务。
因此，他们可以支持业务的日常需求，并在敏捷的商业世界中快速取得成果，而无需依赖员工的知识和决策能力。
这些数据机器人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场景并实现业务关键绩效指标（KPI）的监控。
因此，它们可以帮助企业轻松发现可操作的业务洞察，帮助用户筛选数百个数据变量和字段，同时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，并消除手动搜索的需要。
事实上，通过基于先进人工智能和自然语言处理（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，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，以及有关其先前使用情况的反馈。
人工智能背后的平台当平台上出现新的数据集时，认知智能工具可以提供规范性建议来协调它们，从而使流程更加主动。
它们还可用于评估所提供数据的核心有效性。
通过评估过去部署的成功与否，认知智能工具可以帮助企业量化数据关键绩效指标 (KPI) 并评估其在实现业务目标方面的价值。
此流程使企业能够了解哪些选项可提供最大的投资回报 (ROI) 以及它们是否会带来更好的业务成果，从而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方面在基础层面发挥重要作用。
与虚拟个人助理类似，先进的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。
这些解决方案还确保数据市场平台的自动化性能和质量检查。
不断变化的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来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，以释放其商业智能潜力并进入数字时代。