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如何讓參與企業真正的整體數據戰略了解他們擁有的數據

來源:CPDA數據分析師網 / 作者:數據君 / 時間:2020-07-16

游戲的名稱也是重點,將數據準確地應用于整個企業中需要的位置

在運營中大多數數據首先用于流程控制以及實時的操作員洞察和取證分析,在維護方面,這些數據用于盡可能以最有效的方式安排人員,設備和服務的時間,并考慮到通常在另一個核心數據源中的生產計劃和客戶承諾,在實施任何技術工具之前,企業必須實現數據的商業價值,內部擁護者可以確定特定的用例,并形成跨職能聯盟(包括治理,風險和合規性),以團結起來通過這個聯盟,團隊可以確定平衡公用事業和安全性的解決方案。

 

重要的是要建立一個強大的智能管理基礎

該基礎可以通過數據集成,業務流程,元數據管理,連接性以及AI和機器學習服務來提取數據智能,以支持本地和云部署,重點在于各個角色之間的協作,例如數據架構師,數據集成專家,開發人員,甚至是數據科學家。

 

工具和平臺凝聚力強的組織方法也為采用

敏捷協議的當前架構方法鋪平了道路,諸如容器化和微服務之類的建筑趨勢為快速遷移和適應提供了機會,但是只有當運行它們的組織接受了分散的,自下而上的,自下而上的心態時,這些架構才能成功,服務API還可以取代諸如ETL自定義邏輯之類的機制,以加快速度并使團隊能夠構建和使用通用維度,這解放了嵌入每個業務部門的分析師和數據科學家,使他們可以專注于收集詳細的原子事實數據,以回答諸如誰是我最有價值的客戶?之類的事情。或我的哪個地區表現不佳?

 

新興的工具和平臺可以幫助解決數據工程面臨的挑戰,而數據工程仍然具有手動任務的特征

諸如數據湖技術之類的解決方案可以幫助加快這一過程,可以通過建立關系,刪除重復項以及自動刷新數據來組織來自多個來源的數據,使用各種靈活的云數據倉庫和云原生數據管道工具來收集和聚合數據比以往任何時候都更加容易,每個CPDA數據分析師的時間和精力都非常寶貴,正確診斷和評估每個潛在變化的影響只需要太長時間,為了解決廉價數據和昂貴人員之間的這種不平衡,團隊可以尋求采用能夠增強其能力的平臺,以快速診斷不斷變化的KPI并協作建議下一步。

 

甚至可以將現有格式重新用于實現更簡單的體系結構

方法支持數據網格體系結構,該體系結構提供了可發現性,可見性和治理,而該工具由無所不在的數據語言SQL支持的工具提供支持,這簡化了開發和管理在數據基礎架構(現在是一種商品化技術)上運行的數據密集型應用程序,當這種情況發生時,每個人都可以做出貢獻。

 

挑戰是圍繞遺留基礎架構進行工作,而遺棄基礎架構可能太昂貴了

CPDA數據分析師呼吁建立可以訪問數據的專用操作系統,而又不破壞可能已有數十年歷史的系統的關鍵功能,可以對數據進行規范化和上下文化處理的系統,以便為數據提供盡可能多的顏色和深度,其中一些可以從源系統本身收集,但是其中許多已經很老了,最好利用操作它們的人員的理解,人工智能和機器學習技術也可以發揮作用,特別是如果它們更適合于操作數據集,從而可以更快地實現價值。

 

可以通過自助數據管理平臺來加速業務數據的交付

平臺有多種形式,可以通過云或本地方式交付,有些專注于簡單的用戶界面,而另一些專注于提供最多的功能,他們的共同點是,他們通常提供某種形式的ETL,某種形式的編排,從而允許用戶為重復的數據流建立數據管道,并且他們能夠確保您的業務所需的質量。

 

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