根据报告，尽管企业认识到需要处理数据并从数据中获取洞察力，但实际上很少有人能够快速完成这些工作。通过对307家企业决策者的调查，99％表示尽快处理和处理数据是“关键”，但超过80％的人表示他们需要更快地完成这项工作。报告发现，近四分之三的受访者表示，他们仍主要依赖过时的批量数据处理。
根据报告，尽管企业认识到需要处理数据并从数据中获取洞察力，但实际上很少有人能够快速完成这些工作。通过对307家企业决策者的调查，99％表示尽快处理和处理数据是“关键”，但超过80％的人表示他们需要更快地完成这项工作。报告发现，近四分之三的受访者表示，他们仍主要依赖过时的批量数据处理。
据报道，即使是以快速制定数据驱动决策而闻名的行业也表示需要加快工作速度：95％的金融服务决策者和86％的科技公司表示他们希望更快地对其信息采取行动。
尽管企业认识到需要立即处理数据，但仍然存在重大障碍，大多数人仍然按照自20世纪60年代以来的方式批量处理信息，人们普遍认识到速度对于商业成功至关重要。然而，企业正在努力应对新举措的需求，通过使用机器学习，人工智能，云，微服务等，立即对客户，市场和系统做出反应。
报告发现，超过四分之三的受访企业表示，他们追踪他们对数据采取行动的速度，大企业更有可能密切监控数据处理的速度。大约99％的受访者表示，他们的业务应用程序可以从更快的数据处理中受益，其中包括商业智能/报告（60％），系统和应用程序监控（54％），安全和欺诈检测（52％）等顶级应用程序，以及客户互动（51％）。
根据该报告，受访者提到的加速数据处理和行动的主要好处包括提高效率（66％），实现实时客户互动（60％），以及响应不断变化的业务和市场动态（50％）。
报告发现，越来越多的企业越来越多地转向使用技术解决方案加速数据处理，其中超过90％的受访者表示他们目前正在投资技术来弥补差距。超过40％的决策者表示他们正在这一领域进行“重大投资。
数据采用面临的主要挑战包括难以对现有解决方案和基础架构进行更改（53％），找到具备所需技能的人员（48％）和可扩展性（45％）。
几乎每家企业都认识到使数据更快地使用是多么重要，而当前的举措正在推动对快速数据的直接需求。加速数据处理带来的实际业务收益也突显出来，其中一半以上突出了客户满意度和新业务应用程序。
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