智能數(shù)據(jù)目錄：引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型信任信息是推動當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務(wù)發(fā)展的粘合劑。通過整合和利用來自整個企業(yè)各方面的信息，管理人員可以構(gòu)建數(shù)字業(yè)務(wù)，并且能實現(xiàn)及時決策。對實時或近實時決策的極度信任依賴于信息的穩(wěn)健性，以及信因此，必須識別和整合各種信息類型，這是企業(yè)成功實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的關(guān)鍵。在改進產(chǎn)品和服務(wù)、靠攏客戶、規(guī)避競爭對手以及搶先成為顛覆者方面，企業(yè)面臨著前所未有的巨大壓力。成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略以新思維和新技術(shù)為基礎(chǔ)，為企業(yè)在競爭激烈的經(jīng)濟發(fā)展中取得成功鋪平了道路。每一種數(shù)字戰(zhàn)略都需要分析功能，而此?數(shù)據(jù)的“民主化”意味著讓所有需要數(shù)據(jù)的人可以使用和訪問數(shù)據(jù)，但這仍然處數(shù)據(jù)；以及普遍未能看清企業(yè)的數(shù)據(jù)格局和相關(guān)應(yīng)用。因此，查找正確信息更像是摸索著前進，而不是根據(jù)已知智能數(shù)據(jù)目錄管理并提供對元數(shù)據(jù)的訪問，從而支持數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)和數(shù)字化企業(yè)。它能指明為分析引擎提供支持的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而這些引擎最終會推動形成有洞察的決策。本文探討了智能數(shù)據(jù)目錄的作用，以及在幫助企業(yè)整“雖然企業(yè)會不斷收集和存儲大量數(shù)據(jù)，但是大多數(shù)企業(yè)僅使用其可訪問數(shù)據(jù)的一小部分，而根據(jù)我的經(jīng)驗，這一比例不足5%。”BostonConsultingGroup的合伙人兼總經(jīng)理ShervinKhodabandeh表示。“例如，許多公用事業(yè)公司安裝智能儀表時得到承諾，隱藏在這些數(shù)據(jù)中的信息將大大幫助企業(yè)進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。然而，大多數(shù)公司尚未真正有價值地利用這些信息。與此相似，許多零售商一直在收集客戶在線交易和行為數(shù)據(jù)，但是僅鮮少利用此類信息來創(chuàng)建更加個性化的客戶體驗。”這是幾乎所有行業(yè)都存在的常見問題，他補充道：“數(shù)據(jù)過量，變數(shù)過多，用數(shù)據(jù)都是問題。因此，大多數(shù)企業(yè)只專注于自己可以直觀理解并且擁有經(jīng)驗的一小部分數(shù)據(jù)，而將其他數(shù)據(jù)當(dāng)作元數(shù)據(jù)處理。實際上，并不存在元數(shù)據(jù)。這些全都是數(shù)據(jù)。今天的數(shù)據(jù)就是昨天的元數(shù)據(jù)?！盕orbesinsights多年以來，數(shù)據(jù)集成一直是企業(yè)難以實現(xiàn)的目標，各種形式的數(shù)據(jù)隱藏在數(shù)依賴于企業(yè)內(nèi)外各方面的數(shù)據(jù)，而隨著此類企業(yè)的崛起，情況只會變得愈加復(fù)雜。數(shù)據(jù)源和資產(chǎn)的規(guī)模智能數(shù)據(jù)目錄可以完成傳統(tǒng)數(shù)據(jù)目錄、元數(shù)據(jù)存儲庫和數(shù)據(jù)湖未能完成的任務(wù)。這種新一代目智能數(shù)據(jù)目錄代表了元數(shù)據(jù)工具和存儲庫的未來演變。這種全新目錄將“元數(shù)據(jù)管理從停滯不還是在云端，無論是在企業(yè)內(nèi)部、互聯(lián)網(wǎng)中還是在合作公司。此類積聚的元數(shù)據(jù)將在整個企業(yè)內(nèi)外得以改善和進行分智能數(shù)據(jù)目錄可以提供由AI支持的統(tǒng)一元數(shù)據(jù)視圖，其中包括技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)語義、用戶評注、數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)質(zhì)量和使用情況，從而幫助業(yè)務(wù)和IT用戶充分發(fā)揮企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛力。這些目錄也可用于協(xié)助數(shù)據(jù)監(jiān)護、治理和/research/2017/11/ta-all-informatica-the-data-catalogs-role-in-the-digital-enterprise.aspx數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)爆炸式增長，導(dǎo)致僅靠人力難以有效管理大量的數(shù)據(jù)存儲、結(jié)構(gòu)和來源。已無法滿足不斷擴大的數(shù)據(jù)。簡而言之，如今的腦力工作者和決策者沒有時間來跟蹤或試圖驗證數(shù)據(jù)來們信任這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)并作出明智的決定？您如何為他們提供與其數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)和技術(shù)語義？他們對于在線消費金融服務(wù)公司MarletteFunding的首席技術(shù)官和首席戰(zhàn)略官BrianConneen而言，這些都是他正在解決的問題?！拔覀儚膩聿蝗睌?shù)據(jù)，因為我們擁有來自各種來源的數(shù)據(jù)，”他說。“我們的部分數(shù)據(jù)來自客戶供給我們的材料；我們擁有數(shù)據(jù)分析和工具來測量網(wǎng)絡(luò)交互情況；在申請和驗證流程中，我們的部分數(shù)據(jù)部門；我們也擁有來自應(yīng)用本身的有趣數(shù)據(jù)，例如性能數(shù)據(jù)?！睘榱藥椭鷽Q策者和分析師了解這些資源的內(nèi)容對于當(dāng)今快速發(fā)展的數(shù)字業(yè)務(wù)來說，上一代數(shù)據(jù)管理和集成解決方案（特別是數(shù)據(jù)倉庫）可能查看實時數(shù)據(jù)，”Conneen說。“不要試圖用集成解決方案過度處理所有數(shù)據(jù)。你可能有一個非常喜歡的數(shù)據(jù)源，并且花了三個月來把它放進自己的數(shù)據(jù)倉庫中。三個月后，這些數(shù)據(jù)就不再是有用數(shù)據(jù)了。因此，時間和精力?！睂I(yè)人士表示，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方案在其公司中屬于重要優(yōu)先項目，而43%的人員表示非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)項目屬于頂級優(yōu)先事項。這表明“許多公司錯失了良機，沒有合理利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并從中獲得重要業(yè)務(wù)價值?！??大量數(shù)據(jù)源。在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動型機構(gòu)中，數(shù)據(jù)來自許多不同來源，例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、企業(yè)系統(tǒng)和社交媒體?！凹夹g(shù)元數(shù)據(jù)記錄了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、成分和數(shù)據(jù)類型。這是實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取和加載、其他計算機流程以及高技術(shù)接口?數(shù)據(jù)位于多個平臺。隨著企業(yè)的數(shù)字化程度不斷提高，他們將依靠本地和云系統(tǒng)來存儲和處理數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)存儲在多個地方，數(shù)據(jù)管理呈現(xiàn)出嶄新面貌。除了需要識別和鎖定新的數(shù)據(jù)源，企業(yè)還需要確保從不同類型?無法充分利用數(shù)據(jù)分析。對于通過全新創(chuàng)意和行事方式進入市場的公司，他們可能會部署數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)目標。目前，大多數(shù)公司都擁有來自各種來/article/2941015/big-data/solving-the-unstructured-data-challenge.htmlForbesinsights?系統(tǒng)過于復(fù)雜，需要進一步理解數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)之間的交互。在企業(yè)轉(zhuǎn)向混合計算以利用云端及本地?缺乏對數(shù)據(jù)源的了解。確保數(shù)據(jù)信任的最大挑戰(zhàn)之一在于，用戶無法了解數(shù)據(jù)的來源、創(chuàng)建方式以及使用數(shù)?實時功能要求按需提供經(jīng)過仔細審查的數(shù)據(jù)源。由于對實時交互的需求不斷增長（尤其是人），?合規(guī)性規(guī)定要求搜索和驗證數(shù)據(jù)。為了尋找并驗證正確信息以持續(xù)進行報告，企業(yè)消耗了大量的人力、時都已經(jīng)完全習(xí)慣了Google或Twitter等社交媒體網(wǎng)站提供的即時查詢結(jié)果。這為提供內(nèi)部企業(yè)信息樹立了一個新一代智能數(shù)據(jù)目錄不僅可以管理、標記和存儲元數(shù)據(jù)，還會利用人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)，從而更深入、更廣泛地?揭示高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系?從來源到消費應(yīng)用對數(shù)據(jù)進行端到端分析，從而幫探查跨數(shù)據(jù)集的復(fù)合實體；以及根據(jù)使用情Forbesinsights思科的數(shù)字化轉(zhuǎn)型高級主管兼員工、戰(zhàn)略和策劃總監(jiān)FlavioA.Zanetti表示，其公司擁有遍布全球42個國家/地區(qū)的800名工程師團隊，而關(guān)鍵在于這些團隊成員不僅可以即時訪問所需信息為客戶提供服務(wù)，與情況?！拔覀儞碛斜椴颊麄€公司的不同數(shù)據(jù)實例、不同數(shù)據(jù)庫以及不同數(shù)據(jù)湖，”他說?！爸性谕粋€位置，以便查找工程師正在尋找的最佳內(nèi)容位置和最佳來源?！盳anetti表示，他的團隊早已發(fā)現(xiàn)使用數(shù)據(jù)目錄的多種優(yōu)勢，這些優(yōu)勢主要體現(xiàn)在減少查找文檔和數(shù)據(jù)的時間，因此確保工程師可以將更多的時間用于更高級的活動，例如開發(fā)、演示、提出提案、客戶參與和討論。“現(xiàn)在不再只是由少數(shù)分析師或管理人員提取數(shù)據(jù)；機構(gòu)中幾乎所有人都在使用數(shù)據(jù)來作主化”的數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司不僅能夠安全地在整個企業(yè)內(nèi)提供正?數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師可以利用與智能數(shù)據(jù)目錄相關(guān)的自助服務(wù)分析來查找相關(guān)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)沿襲可視化?使用智能數(shù)據(jù)目錄的數(shù)據(jù)管理員和數(shù)據(jù)所有者可以采用數(shù)據(jù)治理，幫助連接業(yè)務(wù)術(shù)語表和技術(shù)對象、根據(jù)技術(shù)沿?數(shù)據(jù)架構(gòu)師和開發(fā)人員可以使用智能數(shù)據(jù)目錄來實施數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、分析列級沿襲和變化影響，以及查看轉(zhuǎn)型1.數(shù)據(jù)探查和了解。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能被視為解鎖許多全新競爭洞察的關(guān)鍵，但在許多企業(yè)中，即使沒有完全隱藏，也很難找到這些信息。報告顯示，78%的機構(gòu)對其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)了解有限或根本不了解。3AI支持的智能數(shù)據(jù)目錄可以幫助用戶和應(yīng)用快速地查找和發(fā)現(xiàn)來自企業(yè)內(nèi)外不同來源的可信數(shù)據(jù)。它能形成所有數(shù)據(jù)存儲、平臺和服務(wù)的統(tǒng)一視圖。通過自動推斷域和實體以及搜索建議來支持數(shù)據(jù)監(jiān)護和智能數(shù)據(jù)目錄還可以為所有相關(guān)數(shù)據(jù)（包括數(shù)據(jù)域、用戶和相關(guān)數(shù)據(jù)集）提供長期尋求的360度視圖，以及詳細的端2.數(shù)據(jù)治理。成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)還需要有效的數(shù)據(jù)治理。隨著數(shù)據(jù)目錄與業(yè)務(wù)一同擴展和增長，必須要保證數(shù)據(jù)安全，并且與業(yè)務(wù)策略和優(yōu)先事項保持一致。合規(guī)性規(guī)定也對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的透明度和管理提出了要求。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)時，數(shù)據(jù)目錄會自動對數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用規(guī)則和策略，以便確保一致性。盡管元數(shù)據(jù)與相關(guān)的數(shù)據(jù)孤島、應(yīng)用或功能密切相關(guān)，但智能數(shù)據(jù)目錄可以將有關(guān)數(shù)據(jù)源的信息引入集中式企業(yè)智能數(shù)據(jù)目錄還可以自動執(zhí)行此類合規(guī)性和數(shù)據(jù)審查流程、規(guī)則以及策略，從而確保無論數(shù)據(jù)處理，都可以實現(xiàn)更加無縫銜接的數(shù)據(jù)治理。此外，智能數(shù)據(jù)目錄可以“自動記錄數(shù)據(jù)沿編目平臺的其他功能加以處理的。數(shù)據(jù)沿襲應(yīng)該細化到實體和屬性層面，并附有術(shù)語表中/features/?ve-steps-to-unstructured-data-security/3.協(xié)作。智能數(shù)據(jù)目錄提供的自動治理功能可以實現(xiàn)更好的協(xié)作，因為數(shù)據(jù)流程面向整個企業(yè)的團隊開放，而且可以根據(jù)用戶權(quán)限級別自動為用戶授予文件訪問權(quán)限。例如，用戶可以標記、評論、支持數(shù)據(jù)集或?qū)⑵渫扑]給其他項目團隊成員。此外，用法統(tǒng)計和元數(shù)據(jù)可以幫助揭示熱門和相關(guān)的數(shù)據(jù)集，用戶也可以安全分享這些數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)脫敏可用于遮蔽敏感數(shù)據(jù)，確?？稍谑跈?quán)用戶之間分享此類信息，并且沒有暴露個人身數(shù)據(jù)目錄不僅能促進更好的溝通，而且還有助于避免整個企業(yè)內(nèi)的工作出現(xiàn)重復(fù)。“對同問題或需求，我們會安排同一名工程師予以解答，”Zanetti說?！叭绻泄こ處煻蓟〞r間研究相同問題，那是在浪費資源。”現(xiàn)在，思科銷售團隊可以在同一地點提供對提案、規(guī)范和所有其他相關(guān)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限或近實時地處理和提供見解。傳統(tǒng)方法要求用戶或分析師篩選出所有可能的數(shù)據(jù)源?！胺治鰩熆赡苄枰獛滋炜梢詫崟r查看數(shù)據(jù)。”同時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)環(huán)境和數(shù)據(jù)倉庫也需要耗費大量的人力資源果我們試圖將數(shù)據(jù)整合到一個巨大的數(shù)據(jù)倉庫中，那我們所做的一切就只是在花時間5.自助服務(wù)分析。如今，成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)和數(shù)字化企業(yè)具有強大的自助服務(wù)體系，這意會積極地為終端用戶授予訪問權(quán)限，以確保他們可以在需要時戶輕松識別和定位所需數(shù)據(jù)。這一點至關(guān)重要，因為業(yè)務(wù)以前，用戶和團隊之間通過口耳相傳或其他線下方式分享數(shù)理想情況下，在采用AI驅(qū)動型數(shù)據(jù)目錄的自助服務(wù)環(huán)境中，用戶和團隊可以投入更多時間來進行數(shù)據(jù)分析而非數(shù)據(jù)搜索?！拔覀冋谑褂貌煌臄?shù)據(jù)源，并利用技術(shù)在數(shù)據(jù)源上構(gòu)成SQL類語法層，因此我們可以將其展示在用戶的儀表板上，為用戶提供自助服務(wù)，”Conneen說?！拔覀儠嬖V用戶，‘這是一個應(yīng)用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集’，‘這是一個網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集’，或者‘這是一個客戶交互數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集’。用戶并不真正需要知道數(shù)據(jù)的所有需要知道自己可以利用數(shù)據(jù)，以及查找報告和儀表板?！盕orbesinsights6.云端之旅。數(shù)據(jù)存儲不僅規(guī)模迅速擴大，而且還在吸引企業(yè)外部的數(shù)據(jù)源。業(yè)務(wù)查詢可能越來越多地針對基于云的數(shù)據(jù)源群集來運行，需要能夠與在企業(yè)內(nèi)一樣無縫地發(fā)現(xiàn)和管理此類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)目標可能都在云端，或者是混合環(huán)境的一部分。智能數(shù)據(jù)目錄開啟所有外部數(shù)據(jù)源，以發(fā)現(xiàn)客戶、市場、運營和其7.管理機構(gòu)轉(zhuǎn)型。隨著機構(gòu)通過增長或并購的方式不斷發(fā)展，新型業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能會存在不確定性，或者業(yè)務(wù)單元之間的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)重復(fù)。無論數(shù)據(jù)資產(chǎn)來源如何，數(shù)據(jù)目錄都將在跟蹤數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面發(fā)揮為了在快速增長的數(shù)字經(jīng)濟中展開競爭，企業(yè)需要擁有可信且可訪問的數(shù)常工作的一部分。此外，由于查找數(shù)據(jù)會耗費大量時間，因此業(yè)務(wù)用戶可能在很多方面出現(xiàn)工作延遲或陷入瓶頸。有的數(shù)據(jù)會受到合規(guī)性規(guī)定的影響，這是另一個需要進行自動管理的方面。不要試圖一次性將所有數(shù)據(jù)都整合到智能數(shù)據(jù)目錄中，而是應(yīng)該先識別對用戶最為重要的數(shù)據(jù)領(lǐng)域。此外，對于使用自助服務(wù)工具來利用和消費數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)用戶，必須了解他們的痛點。例如，對于與他們從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中所獲信息相關(guān)的技術(shù)名詞，他們可能并不2.推動企業(yè)級參與。由于數(shù)據(jù)源將來自企業(yè)內(nèi)外，因此需要確保數(shù)據(jù)不僅可用，而且優(yōu)質(zhì)且準確。這需要與數(shù)據(jù)提供者以及數(shù)據(jù)消費者密切合作。關(guān)鍵在于協(xié)作，每個員工都有機會成為數(shù)據(jù)貢獻者和3.將目錄封裝在強大的分析和數(shù)據(jù)治理中。企業(yè)需要確定元數(shù)據(jù)將如何“更好地確定目標、展望未來、解決問題以及提供客戶服務(wù)等，”Khodabandeh說。開發(fā)用例時還需要考慮其他因素，包括確定哪些變量將可預(yù)測，他補充道。這一切都取決于強大的分析，因為“采用基于回歸的傳統(tǒng)技術(shù)時，模式通常并不明顯，但是利用機器學(xué)習(xí)方法時則會變得顯然易見?！贝送猓枰鶕?jù)數(shù)據(jù)治理流程構(gòu)建目錄，“因此在客戶改變心意以及監(jiān)管機構(gòu)制定全新法規(guī)時，可以系統(tǒng)性地添加和刪除元數(shù)據(jù)?！睌?shù)據(jù)需要“能夠被刪除，并且不會導(dǎo)致模型崩/products/big-data/enterprise-data-catalog.html。ForbesInsights是全球媒體、品牌和技術(shù)公司