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用于在 Azure 中实现数据民主化的创新工具

正如有关实现数据民主化的概念性文章中所述，你可以提供许多数据收集创新，且技术投资很少。主要创新通常需要原始数据。实现数据民主化是以最少的资源来促进与客户的互动。然后，客户使用数据来利用其现有知识。

从数据民主化开始，是一种快速测试假设的方法，然后扩展到更广泛的、更昂贵的数字发明。当你进一步完善假设并开始大规模采用发明时，以下过程将帮助你为创新的运营支持做好准备。

此图表展示了云采用框架中实现数据民主化的方法。

遵循方法

这种类型的数字发明可以通过以下过程的每个阶段加速，如上图所示。加速数字发明的技术指南列在此页左侧的目录中。这些文章已按阶段进行分组，旨在使其提供的指导与整体方法论保持一致。

在每次迭代中，云采用团队应根据需要仅深入到堆栈的必要深度，以便将重点放在客户需求上，而不仅仅是架构。延迟技术高峰，以支持客户需求，可加速假设的验证。

所有指南都映射到上述四个进程。指导范围从最高客户效果到最高技术效果。在每个过程中，你将看到有关 Azure 如何提升在客户同理心的基础上进行构建能力的指南。

在 Azure 中，以下创新工具通常用于加速上述阶段的数字发明：

随着发明大规模采用，每个解决方案的各个方面都需要优化和技术成熟度。发生这种情况时，可能需要更多这些服务。使用本页左侧的目录，获取与假设测试过程相关的 Azure 工具指南。

下面将找到文章，帮助你开始使用此工具链中的每个工具。

注释

以下链接将离开云采用框架，因为引用了不在 CAF 范围内的支持内容。

了解如何利用工具创建超越原始数据的、能吸引客户的应用程序。