Endpoint Clinical 是一家交互式响应技术 (IRT) 提供商，面临着在试验结束时保持数据完整性的挑战。该公司通常通过充当中间人的试验申办者向研究人员提供审计数据。然而，由于申办者在获得所研究产品的市场批准方面拥有既得利益，因此存在潜在的利益冲突，因此这一过程引起了对数据完整性的监管担忧。监管机构倾向于将审计日志数据限制为更中立的各方，以避免任何数据被修改以支持批准的可能性。然而，将发起人完全排除在流程之外并不是一个可行的解决方案，因为他们仍然需要对整个流程进行监督。 Endpoint Clinical 的任务是找到一种方法，在为申办者提供所需的监督而又不让监管机构感到不舒服之间取得平衡。

GBBN Architects 是一家建筑设计公司，在五个办事处拥有 150 多名员工，该公司发现自己在 2021 年处于十字路口。他们运行虚拟环境的本地 N5 存储设备很快就失去了支持，他们的 Panzura 设备也是如此。硬件和软件许可证的到期提供了探索新技术和提供商的机会。 GBBN 还面临着更有效地管理公司数据的挑战。 IT 团队经常收到有关缺失项目的支持票证，并且没有个别员工的数据使用报告，诊断问题是一个耗时的过程。安全文件协作是另一个挑战。 GBBN 必须允许项目合作伙伴访问其网络，这会带来无意中遭受勒索软件攻击的风险。追踪合作伙伴用户是否仍在公司工作也是一种负担。考虑到这些挑战，GBBN 开始研究其选择，重点关注全局文件锁定、稳定性和安全性等主要数据要求。

KAST Construction 是一家位于佛罗里达州的总承包商，其虚拟设计和施工 (VDC) 以及项目团队运营面临效率低下的问题。尽管将 VDC 视为通过改进协作、降低成本和增强安全性来提高项目质量的潜在工具，但该公司仍在努力解决数据管理效率低下的问题，从而阻碍了生产力。 VDC 团队几乎独立于他们支持的项目进行运作，导致与忙碌的项目经理进行大量的来回往来。如果 VDC 团队缺乏必要的信息，例如当前预算或进度表，他们就必须等待项目经理的回复，从而减慢流程并导致计划天数的损失。此外，需要 VDC 团队提供设计、进度表和预算的项目团队通常无法找到这些信息，从而导致时间和金钱的浪费。

KPS4Parents 是一个非营利性儿童和家庭倡导组织，正在努力应对管理特殊需要学生个性化教育计划 (IEP) 中涉及的大量文档的挑战。该过程文件密集，单个案件会生成来自不同利益相关者（包括家长、律师、教育工作者和监管调查人员）的 1,000 多条记录。共享这些文档的传统方法，例如传真、电子邮件或传送硬拷贝，不仅麻烦而且不安全。行政听证办公室和法院向数字上传证据的转变使情况进一步复杂化。许多家长对海量的文档和这些文档的多种共享方式感到不知所措。我们面临的挑战是找到一个安全、用户友好的平台，可以处理大量文档并促进所有利益相关者之间轻松共享。

Nimbus Therapeutics 是一家生物技术公司，正在努力应对管理来自多个实验和项目的不断增加的数据量的挑战。事实证明，该公司对手动数据管理流程的依赖是不可持续的。团队必须验证数据，将其上传到公司数据库，协调不同的数据格式，并解决任何问题。这些步骤中任何一个步骤的人为错误都会威胁到数据完整性。效率低下是另一项挑战，因为每次修改文档时，团队都必须创建新文件或手动更新和重命名现有文件。缺乏可见性和问责制是一个问题，因为文件更新通知是通过电子邮件发送的，很容易在拥挤的收件箱中丢失。利益相关者分散在不同的时区，这往往会减慢进程。在数据团队开始工作之前，内容会保留数小时或数天。

Explorium 是一家将组织数据与世界上最可靠的数据源集成以进行预测建模和明智的业务决策的公司，它面临着挑战。该公司正在寻求最大限度地减少数据延迟，并将其数据工程师从构建 ELT 管道的任务中解放出来。 Explorium 的平台确定数据的特征并确定其可以进行的潜在丰富。然而，尽管后端面临技术挑战，该公司仍难以快速加载正确的数据。该公司使用 Amazon EMR 来运行其 ELT 管道，但意识到其数据工程师花费了太多时间来构建这些管道。这减缓了新数据产品的发布以及新数据集加载到其平台的速度。

Fastned 是电动汽车 (EV) 快速充电基础设施领域的先驱，随着电动汽车行业呈指数级增长，Fastned 面临着重大挑战。该公司最初的充电站规模较小，并随着行业的扎根而扩大规模。然而，随着 Fastned 数据规模呈指数级增长，该公司需要迁移其遗留系统 Redshift，该系统的扩展需要大量资源，而且在团队中实现见解民主化的成本高昂。 Fastned 还面临着建设更多充电站和确保持续卓越的用户体验的压力，而利用现有技术堆栈实现这一点变得越来越困难。该公司的数据团队很快意识到，随着整个网络中数据收集点的增加，传统的 AWS Redshift 数据仓库将无法满足其不断增长的需求。虽然 Tableau 被用来提供见解，但大规模分析却因高成本而受到阻碍。

Finda 是韩国的一个数据驱动型借贷平台，由于数据量激增和数据用户增加，其在管理数据环境方面面临挑战。该公司复杂的数据环境由用于不同分析需求的不同分析系统组成，这使得为客户提取数据洞察和价值变得困难。由于可扩展性问题导致的频繁应用程序中断限制了其响应用户或操作活动突然增加的能力。该公司还面临数据工程活动的困扰，例如用于后端服务的服务数据库中的表创建、修改和删除。这吸收了宝贵的资源并影响了 SLA。核心问题是 Finda 的遗留数据仓库，其存储管理效率低下，导致运营成本失控。该系统还需要持续维护以同步两个存储环境上的数据目录。

Freshworks 是一家 CRM 和客户体验解决方案提供商，由于遗留的 Hadoop 基础设施和各种数据工具，在提高其客户支持组织的绩效方面面临着挑战。该公司拥有超过 60,000 家企业客户和多个产品线，由于需要大量和高水平的支持，因此很难保持卓越的客户满意度。管理服务台票证的手动方法不足以满足需求。该公司的内部企业数据平台由 Hadoop 提供支持，由多种数据和分析工具组成，这会产生大量 IT 开销来管理升级和监控性能。随着数据量的增加，这种环境产生了性能瓶颈，降低了客户支持团队有效服务客户的能力。

Grammarly 是一家提供人工智能通信协助的公司，其传统的本土分析系统面临着挑战。随着公司的发展，快速且经济有效地评估大型数据集变得越来越困难。现有系统的学习时间很长，这使得新员工入职具有挑战性。它还无法满足基本业务功能的需求，特别是营销、销售和客户成功。由于系统无法有效地获取回答关键业务问题所需的外部数据，分析师经常不得不从电子表格中复制和粘贴数据。由于系统不支持 Tableau 仪表板，报告也是一个挑战。此外，Grammarly 寻求统一其数据仓库，以扩展和改进数据存储和查询功能。现有的设置（大型 Amazon EMR 集群全天候 24/7 运行）正在推高成本。随着不同业务领域单独实施分析工具，数据孤岛出现，单一的流式工作流程使团队之间的协作面临挑战。

资助社团| Modalku 是一个数字 P2P 借贷平台，其数据策略需要遵守监管和合规要求。他们需要改进数据治理，以增强决策、数据素养和监管合规性。

数字 P2P 借贷平台中的数据治理挑战

纳斯达克面临着交易系统数据、遗留 ETL 工具以及缓慢的数据准备和呈现流程的挑战。他们还拥有采用不同数据解决方案方法的平行团队，这阻碍了效率和协作。

随着公司及其数据团队的扩展，Postman 面临着数据一致性和可发现性方面的挑战。数据的不同位置和版本导致了数据的混乱和不信任。

Postman 的数据团队需要建立更好的入职、基础设施和流程，同时在一年内增长 4-5 倍。

Snapcommerce 需要一种在整个组织内标准化和共享数据定义的方法，消除业务利益相关者的编码需求，并提供快速导航功能。

TechStyle 面临的挑战是让分析团队中的每个人（尤其是因 COVID-19 而远程工作的新成员）都能发现和理解数据。文档的缺乏以及各个品牌团队拥有的数据源的增长增加了复杂性。

英国数字银行 Tide 需要提高对 GDPR 删除权的遵守情况。

ATB Financial 是一家位于加拿大艾伯塔省的金融机构，拥有复杂的技术架构、不同的系统和部落知识。他们需要一种解决方案来自动化数据智能并取代部落知识。

Engie 是欧洲领先的能源企业，需要将数据作为可再生能源输送的核心并实现碳中和。数据孤岛和缺乏有效访问、共享和使用数据的框架阻碍了他们的目标。

Euroclear 是一家国际金融市场基础设施公司，希望消除数据重复并提高数据质量，以实现成本节约。

Freddie Mac 在管理大量数据以及为多代数据生态系统中的数据消费者提供访问权限方面面临着挑战。

国防部长办公室 (OSD) 及其国防部副部长审计办公室需要一个集中的数据和分析平台，以实现更好的决策。

Orange Spain是该国第二大电信公司，在竞争激烈的市场中面临着客户流失等业务挑战。他们在数据治理方面遇到了困难，依赖电子表格，在访问和确保数据准确性方面面临困难。

Sub-Zero 是一家领先的厨房设备制造商，认识到需要一个具有全面数据治理和新数据技术集成的新数据环境。

CT Corporation 是一家法律服务公司，隶属于 Wolters Kluwer 治理、监管和合规部门，面临着管理公司数字化转型的数据部分的挑战。他们需要对拥有许多重复系统和数据源的企业进行转型，使其产品和数据面向未来，并管理流程。

七年前，Barnhill Contracting Company 的文件存储分散且杂乱，导致团队难以协作并找到正确的文档。他们还有单独的系统，Egnyte 和 Procore 之间不同步，导致文件混乱和重复。

MullenLowe 需要一个安全的文件共享解决方案来保护客户机密和知识产权。

JB Hunt 面临着遗留架构、缺乏人工智能功能以及无法处理大数据的挑战，这阻碍了他们成为北美最高效的货运网络的目标。

面对不断增加的运营成本，Swedbank 的本地解决方案无法适应新的业务需求。该解决方案跨孤立平台复制数据，将存储与计算分离的能力有限，并且缺乏对深度学习和人工智能功能的支持。