增强的数据目录对于所有数据驱动的组织都是至关重要的。根据高德纳(Gartner)的说法，增强数据目录是一种数据目录，它使用机器学习来自动化数据编目中涉及的手动任务，包括元数据发现、摄取、分类、管理和丰富。增强数据目录对于数据和分析领导者来说是必须的。
为什么组织需要增强数据目录?
组织需要一个增强的数据目录，作为其整体数据管理和分析战略的一部分。数据源、数据类型、用户和部署模型的快速增长和多样性使得组织难以识别和编目其数据。许多组织依赖手动电子表格和其他手动数据管理工具来对数据进行分类。但随着数据在数量和重要性上的持续增长，组织不能再依赖人工编目。此外，许多数据和元数据管理工具缺乏业务重点，因此不能帮助组织从数据中获得价值。
增强数据目录通过自动化编目过程并使用户能够发现、理解和访问数据来解决这些麻烦。利用ML功能，增强的数据目录自动化了在分布式和竖井数据资产之间发现、编目、分析、标记和创建语义关系的过程。自动化这些数据编目任务使IT、数据管理员和业务分析师能够将更多时间花在战略计划上，减少手动编目和搜索数据的时间。
增强数据目录的关键功能是什么?
增强数据目录的基本特征是它能够通过机器学习自动化手动任务。但在机器学习支持的功能之上，增强的数据目录还包括许多其他功能，帮助组织发现、理解、治理、协作和消费数据。增强数据目录功能包括:
- 本地连接器:从最流行的数据源(如企业数据仓库、数据湖、运营数据库、企业应用程序、云数据存储和非关系数据存储)中扫描并提取元数据
- “类似谷歌的语义”搜索:允许用户查找、浏览和筛选最佳和最相关的数据集
- 自动化的端到端数据沿袭:对治理和遵从用例以及影响分析使用端到端沿袭
- 业务术语表:在整个组织中定义业务术语和策略，并将相关业务术语分配给元数据
- 数据资产认证:基于质量和可信度认证数据集、指标和报告
- 集成BI工具:允许用户了解报表中使用的数据的上下文和沿袭，并对报表和仪表板进行分类，以便于共享和重用
- 基于rest的api:使用户能够将数据目录集成到他们的环境中，并在不同的应用程序中使用编目的内容
- 嵌入式治理:建立策略，分配数据所有者，并通过适当的治理过程和控制来验证数据的准确性
如何使用增强数据目录增加业务价值?
根据高德纳公司的说法，大多数组织面临的最大挑战是寻找和分类分布在整个组织中的数据。使用分布式数据管理和分析，组织很难部署能够管理海量数据的数据治理解决方案。增强数据目录通过提供一种简单、自动的方法来对数据进行编目和上下文化，并使其易于使用，从而解决了这个问题。数据目录解放了IT、数据管理员和业务分析师的时间，使他们可以专注于更有战略意义的计划。
数据目录不应该是一个独立的工具。相反，增强的数据目录应该是更广泛的元数据管理策略的基础。希望让自己的业务能够发现、理解、管理、协作和消费数据的组织应该考虑投资具有企业级功能的增强数据目录，比如Collibra数据目录。新万博移动客户端
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新万博移动客户端Collibra数据目录是一个增强的数据目录，使用机器学习来自动化数据分类、数据管理、数据管理和遵从性，以构建和更新活动元数据图。我们的ML功能使客户能够大规模地对数据资产进行分类、组织、管理、策划和添加业务上下文和策略，从而提高业务分析师、数据管理员和数据科学家的生产力，并减少洞察的时间。通过Col新万博移动客户端libra数据目录，客户可以为所有数据公民提供可信的数据，从而做出有影响力的、数据驱动的业务决策。
