智能數(shù)據目錄：引領數(shù)字化轉型

引領數(shù)字化轉型信任信息是推動當今數(shù)據驅動型業(yè)務發(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，管理人員可以構建數(shù)字業(yè)務，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)字化轉型戰(zhàn)略的關鍵。在改進產品和服務、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)字化轉型戰(zhàn)略以新思維和新技術為基礎，為企業(yè)在競爭激烈的經濟發(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)據的“民主化”意味著讓所有需要數(shù)據的人可以使用和訪問數(shù)據，但這仍然處數(shù)據；以及普遍未能看清企業(yè)的數(shù)據格局和相關應用。因此，查找正確信息更像是摸索著前進，而不是根據已知智能數(shù)據目錄管理并提供對元數(shù)據的訪問，從而支持數(shù)據驅動型企業(yè)和數(shù)字化企業(yè)。它能指明為分析引擎提供支持的關鍵數(shù)據，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，但是大多數(shù)企業(yè)僅使用其可訪問數(shù)據的一小部分，而根據我的經驗，這一比例不足5%。”BostonConsultingGroup的合伙人兼總經理ShervinKhodabandeh表示?！袄?，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)據中的信息將大大幫助企業(yè)進行業(yè)務轉型。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，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)據過量，變數(shù)過多，用數(shù)據都是問題。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驗的一小部分數(shù)據，而將其他數(shù)據當作元數(shù)據處理。實際上，并不存在元數(shù)據。這些全都是數(shù)據。今天的數(shù)據就是昨天的元數(shù)據?！盕orbesinsights多年以來，數(shù)據集成一直是企業(yè)難以實現(xiàn)的目標，各種形式的數(shù)據隱藏在數(shù)依賴于企業(yè)內外各方面的數(shù)據，而隨著此類企業(yè)的崛起，情況只會變得愈加復雜。數(shù)據源和資產的規(guī)模智能數(shù)據目錄可以完成傳統(tǒng)數(shù)據目錄、元數(shù)據存儲庫和數(shù)據湖未能完成的任務。這種新一代目智能數(shù)據目錄代表了元數(shù)據工具和存儲庫的未來演變。這種全新目錄將“元數(shù)據管理從停滯不還是在云端，無論是在企業(yè)內部、互聯(lián)網中還是在合作公司。此類積聚的元數(shù)據將在整個企業(yè)內外得以改善和進行分智能數(shù)據目錄可以提供由AI支持的統(tǒng)一元數(shù)據視圖，其中包括技術元數(shù)據、業(yè)務語義、用戶評注、數(shù)據關系、數(shù)據質量和使用情況，從而幫助業(yè)務和IT用戶充分發(fā)揮企業(yè)數(shù)據資產的潛力。這些目錄也可用于協(xié)助數(shù)據監(jiān)護、治理和/research/2017/11/ta-all-informatica-the-data-catalogs-role-in-the-digital-enterprise.aspx數(shù)據已經呈現(xiàn)爆炸式增長，導致僅靠人力難以有效管理大量的數(shù)據存儲、結構和來源。已無法滿足不斷擴大的數(shù)據。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)據來們信任這些數(shù)據資產并作出明智的決定？您如何為他們提供與其數(shù)據相關的業(yè)務和技術語義？他們對于在線消費金融服務公司MarletteFunding的首席技術官和首席戰(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，因為我們擁有來自各種來源的數(shù)據，”他說?！拔覀兊牟糠謹?shù)據來自客戶供給我們的材料；我們擁有數(shù)據分析和工具來測量網絡交互情況；在申請和驗證流程中，我們的部分數(shù)據部門；我們也擁有來自應用本身的有趣數(shù)據，例如性能數(shù)據?！睘榱藥椭鷽Q策者和分析師了解這些資源的內容對于當今快速發(fā)展的數(shù)字業(yè)務來說，上一代數(shù)據管理和集成解決方案（特別是數(shù)據倉庫）可能查看實時數(shù)據，”Conneen說?！安灰噲D用集成解決方案過度處理所有數(shù)據。你可能有一個非常喜歡的數(shù)據源，并且花了三個月來把它放進自己的數(shù)據倉庫中。三個月后，這些數(shù)據就不再是有用數(shù)據了。因此，時間和精力。”專業(yè)人士表示，結構化數(shù)據方案在其公司中屬于重要優(yōu)先項目，而43%的人員表示非結構化數(shù)據項目屬于頂級優(yōu)先事項。這表明“許多公司錯失了良機，沒有合理利用非結構化數(shù)據并從中獲得重要業(yè)務價值。”2?大量數(shù)據源。在當今的數(shù)據驅動型機構中，數(shù)據來自許多不同來源，例如物聯(lián)網設備、企業(yè)系統(tǒng)和社交媒體?！凹夹g元數(shù)據記錄了數(shù)據的結構、成分和數(shù)據類型。這是實現(xiàn)數(shù)據提取和加載、其他計算機流程以及高技術接口?數(shù)據位于多個平臺。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。因此，數(shù)據存儲在多個地方，數(shù)據管理呈現(xiàn)出嶄新面貌。除了需要識別和鎖定新的數(shù)據源，企業(yè)還需要確保從不同類型?無法充分利用數(shù)據分析。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)過于復雜，需要進一步理解數(shù)據源和系統(tǒng)之間的交互。在企業(yè)轉向混合計算以利用云端及本地?缺乏對數(shù)據源的了解。確保數(shù)據信任的最大挑戰(zhàn)之一在于，用戶無法了解數(shù)據的來源、創(chuàng)建方式以及使用數(shù)?實時功能要求按需提供經過仔細審查的數(shù)據源。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。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、時都已經完全習慣了Google或Twitter等社交媒體網站提供的即時查詢結果。這為提供內部企業(yè)信息樹立了一個新一代智能數(shù)據目錄不僅可以管理、標記和存儲元數(shù)據，還會利用人工智能(AI)和機器學習，從而更深入、更廣泛地?揭示高度復雜的數(shù)據關系?從來源到消費應用對數(shù)據進行端到端分析，從而幫探查跨數(shù)據集的復合實體；以及根據使用情Forbesinsights思科的數(shù)字化轉型高級主管兼員工、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，與情況?！拔覀儞碛斜椴颊麄€公司的不同數(shù)據實例、不同數(shù)據庫以及不同數(shù)據湖，”他說?！爸性谕粋€位置，以便查找工程師正在尋找的最佳內容位置和最佳來源?！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?！艾F(xiàn)在不再只是由少數(shù)分析師或管理人員提取數(shù)據；機構中幾乎所有人都在使用數(shù)據來作主化”的數(shù)據驅動型公司不僅能夠安全地在整個企業(yè)內提供正?數(shù)據科學家和分析師可以利用與智能數(shù)據目錄相關的自助服務分析來查找相關的數(shù)據資產、實現(xiàn)數(shù)據沿襲可視化?使用智能數(shù)據目錄的數(shù)據管理員和數(shù)據所有者可以采用數(shù)據治理，幫助連接業(yè)務術語表和技術對象、根據技術沿?數(shù)據架構師和開發(fā)人員可以使用智能數(shù)據目錄來實施數(shù)據資產管理、分析列級沿襲和變化影響，以及查看轉型1.數(shù)據探查和了解。非結構化數(shù)據可能被視為解鎖許多全新競爭洞察的關鍵，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%的機構對其非結構化數(shù)據資產了解有限或根本不了解。3AI支持的智能數(shù)據目錄可以幫助用戶和應用快速地查找和發(fā)現(xiàn)來自企業(yè)內外不同來源的可信數(shù)據。它能形成所有數(shù)據存儲、平臺和服務的統(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)據監(jiān)護和智能數(shù)據目錄還可以為所有相關數(shù)據（包括數(shù)據域、用戶和相關數(shù)據集）提供長期尋求的360度視圖，以及詳細的端2.數(shù)據治理。成功的數(shù)據驅動型企業(yè)還需要有效的數(shù)據治理。隨著數(shù)據目錄與業(yè)務一同擴展和增長，必須要保證數(shù)據安全，并且與業(yè)務策略和優(yōu)先事項保持一致。合規(guī)性規(guī)定也對數(shù)據資產的透明度和管理提出了要求。當企業(yè)內部建立數(shù)據資產時，數(shù)據目錄會自動對數(shù)據資產應用規(guī)則和策略，以便確保一致性。盡管元數(shù)據與相關的數(shù)據孤島、應用或功能密切相關，但智能數(shù)據目錄可以將有關數(shù)據源的信息引入集中式企業(yè)智能數(shù)據目錄還可以自動執(zhí)行此類合規(guī)性和數(shù)據審查流程、規(guī)則以及策略，從而確保無論數(shù)據處理，都可以實現(xiàn)更加無縫銜接的數(shù)據治理。此外，智能數(shù)據目錄可以“自動記錄數(shù)據沿編目平臺的其他功能加以處理的。數(shù)據沿襲應該細化到實體和屬性層面，并附有術語表中/features/?ve-steps-to-unstructured-data-security/3.協(xié)作。智能數(shù)據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)據流程面向整個企業(yè)的團隊開放，而且可以根據用戶權限級別自動為用戶授予文件訪問權限。例如，用戶可以標記、評論、支持數(shù)據集或將其推薦給其他項目團隊成員。此外，用法統(tǒng)計和元數(shù)據可以幫助揭示熱門和相關的數(shù)據集，用戶也可以安全分享這些數(shù)據集。數(shù)據脫敏可用于遮蔽敏感數(shù)據，確?？稍谑跈嘤脩糁g分享此類信息，并且沒有暴露個人身數(shù)據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)內的工作出現(xiàn)重復。“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?！爆F(xiàn)在，思科銷售團隊可以在同一地點提供對提案、規(guī)范和所有其他相關數(shù)據的訪問權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)據源?！胺治鰩熆赡苄枰獛滋炜梢詫崟r查看數(shù)據?！蓖瑫r，傳統(tǒng)的數(shù)據環(huán)境和數(shù)據倉庫也需要耗費大量的人力資源果我們試圖將數(shù)據整合到一個巨大的數(shù)據倉庫中，那我們所做的一切就只是在花時間5.自助服務分析。如今，成功的數(shù)據驅動型企業(yè)和數(shù)字化企業(yè)具有強大的自助服務體系，這意會積極地為終端用戶授予訪問權限，以確保他們可以在需要時戶輕松識別和定位所需數(shù)據。這一點至關重要，因為業(yè)務以前，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驅動型數(shù)據目錄的自助服務環(huán)境中，用戶和團隊可以投入更多時間來進行數(shù)據分析而非數(shù)據搜索。“我們正在使用不同的數(shù)據源，并利用技術在數(shù)據源上構成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，”Conneen說?！拔覀儠嬖V用戶，‘這是一個應用數(shù)據的數(shù)據集’，‘這是一個網絡性能數(shù)據的數(shù)據集’，或者‘這是一個客戶交互數(shù)據的數(shù)據集’。用戶并不真正需要知道數(shù)據的所有需要知道自己可以利用數(shù)據，以及查找報告和儀表板?！盕orbesinsights6.云端之旅。數(shù)據存儲不僅規(guī)模迅速擴大，而且還在吸引企業(yè)外部的數(shù)據源。業(yè)務查詢可能越來越多地針對基于云的數(shù)據源群集來運行，需要能夠與在企業(yè)內一樣無縫地發(fā)現(xiàn)和管理此類數(shù)據。數(shù)據源和數(shù)據目標可能都在云端，或者是混合環(huán)境的一部分。智能數(shù)據目錄開啟所有外部數(shù)據源，以發(fā)現(xiàn)客戶、市場、運營和其7.管理機構轉型。隨著機構通過增長或并購的方式不斷發(fā)展，新型業(yè)務的數(shù)據資產可能會存在不確定性，或者業(yè)務單元之間的數(shù)據會出現(xiàn)重復。無論數(shù)據資產來源如何，數(shù)據目錄都將在跟蹤數(shù)據資產方面發(fā)揮為了在快速增長的數(shù)字經濟中展開競爭，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)據會耗費大量時間，因此業(yè)務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)據都整合到智能數(shù)據目錄中，而是應該先識別對用戶最為重要的數(shù)據領域。此外，對于使用自助服務工具來利用和消費數(shù)據的業(yè)務用戶，必須了解他們的痛點。例如，對于與他們從數(shù)據資產中所獲信息相關的技術名詞，他們可能并不2.推動企業(yè)級參與。由于數(shù)據源將來自企業(yè)內外，因此需要確保數(shù)據不僅可用，而且優(yōu)質且準確。這需要與數(shù)據提供者以及數(shù)據消費者密切合作。關鍵在于協(xié)作，每個員工都有機會成為數(shù)據貢獻者和3.將目錄封裝在強大的分析和數(shù)據治理中。企業(yè)需要確定元數(shù)據將如何“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)技術時，模式通常并不明顯，但是利用機器學習方法時則會變得顯然易見。”此外，需要根據數(shù)據治理流程構建目錄，“因此在客戶改變心意以及監(jiān)管機構制定全新法規(guī)時，可以系統(tǒng)性地添加和刪除元數(shù)據?！睌?shù)據需要“能夠被刪除，并且不會導致模型崩/products/big-data/enterprise-data-catalog.html。ForbesInsights是全球媒體、品牌和技術公司