实现正确的元数据管理解决方案可以积极地影响一个组织的数据的策略最大化数据使用和重用。阅读以前的博客文章元数据管理的最佳实践和元数据管理框架看到元数据管理策略会影响组织的数据从数据驱动的价值。这个博客的旅程,探索如何活跃元数据图表和机器学习可以帮助建立一个基础数据情报组织内。
活跃的元数据图是什么?
活跃元数据图表跨越不同资产类型信息和连接元数据对这些资产提供丰富的内容和上下文数据这数据是可以信任的,见机行事。本地连接元数据摄入湖泊等数据源的数据,数据仓库中,主数据存储库,OLTP数据库、电子表格、api和BI工具有助于构建元数据图。
以下信息的元数据资产(以及更多)连接到提供丰富的内容和上下文来跨整个企业的所有用户。
- 业务术语表术语
- 系统和数据来源
- 政策
- 流程
- 数据集
- api
- 毫升模型
- 数据产品
活跃的元数据图表混合机器学习和人工智能,不断提高上下文信息存储在数据周围的生态系统。上下文发现和精简自然语言搜索,可以高效地购买可信数据可靠的业务成果。活跃的元数据图表帮助企业组织和数据分解结果快。
数据治理和隐私专业人士将策略附加到元数据,确保访问授予正确的用户的数据。数据管家链接物理数据资产(例如表和列)逻辑数据资产(例如实体和字段)基于数据分类。数据访问请求自动创建数据使用协议,产生一个审计跟踪,也变得活跃元数据图的一部分。
业务分析师可以找到数据集或报告,数据科学家可以搜索毫升模型、数据工程师可以视图技术血统和隐私管理人员可以访问策略。BI报告、数据产品,额外的数据集,这些用户或其他工件自动创建从购物数据贡献图。
强大的搜索功能打开的门图。用户可以通过任何门,取决于他们的业务目标。增值的图通过增加用户数量的不断增长和更高的使用,创造强劲网络效应。
通过积极的元数据显示数据专业人员之间的协作图
利用元数据图表和机器学习的好处
根据Forrester Insights-Driven商业报告,企业被淹没在了数据但渴望的见解。对于值得信赖的见解,数据驱动的分析必须值得信赖和分析师必须能够找到最好的数据的目的。你可以确保更好的理解和信任与每个数据资产相关数据通过广泛的元数据,提供重要的和准确的业务上下文。
机器学习能力建设活动元数据图通过智能自动化数据分类、编目、血统和政策管理添加丰富的上下文数据资产的规模。
活跃的元数据图表帮助你:
- 产生更大的可视性数据景观:与ML-powered自动数据分类和数据集的自动链接,业务术语,政策,流程,数据管理员和数据消费者可以协作业务语义可信数据。
- 评估你的需求的正确的数据:数据分析、数据得分,众包评级和评论加强数据上下文,允许业务分析师和数据科学家评估和选择最好的数据的目的。
- 提高数据购物体验:周围有高度相关和丰富的业务上下文数据,用户有一个更直观的购物体验和简化数据,它提供了正确的数据与正确的上下文正确的用户。
- 提供更快的见解:自动发现、理解和协作为业务分析师和数据科学家减少数据访问时间洞察力。
与一个活跃的元数据建立数据情报基础图由机器学习
想象你想比较当前季度销售与去年同期销售,销售团队的标准方案。出现的比较简单,但当你开始寻找正确的数据,你面临着一些问题。
- 我们应该使用哪些数据呢?订单管理或会计吗?
- 订单日期的定义是什么?下单、满足感或付款?
- 如果订单实现跨越两个季度,我们应如何考虑?
- 动机占比例吗?
- 数据完整和一致的吗?
- 有缺失、错误或重复的值?
- 批准的数据结构来存储客户数据?
- 总销售额是如何计算的?给我看一下数据沿袭的计算。
数据情报回答这些问题,提供可信的数据访问,这样你就可以有信心的分析用于驱动你的商业决策。
数据情报是能够有效地理解和使用您的数据。
积极的元数据图由毫升情报的基础数据,连接数据资产,洞察力,和模型,提供实时、兼容和自助服务访问企业范围的可信数据。
如何Co新万博移动客户端llibra的数据智能云可以促进信任的业务成果
建立在公民合作在所有数据,一个活跃的元数据图提供了技术用户(数据架构师和工程师)和业务用户(业务分析师和数据科学家)正确的数据正确的上下文。
打破组织仓库最大化数据的使用和重用资产,赋予公民所有数据优化流程,提高效率,加快业务成果。
与一个健壮的数据情报基础,你将能够购买每季度的销售比较可信的数据没有任何担心重复或缺失的数据,并使用一个共享的理解业务术语如订单或会计年度。强烈的信心在你的分析将导致可靠的见解,可以驱动您的关键业务决策。
Gartner的研究预计,到2023年,组织利用积极的元数据和机器学习动态连接和自动化数据管理过程数据将减少他们的时间交付和影响价值30%。一个强大的组合,以确保你有一个健壮的数据情报基础和开始奖励相关的和可信的知识之旅。
