数据分析师利用BI和分析的未来趋势
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-02
推动数据文化一直被列为CPDA数据分析师的首要任务
数据目录是推动数据文化的关键，数据目录可作为从搜索和发现到数据治理和数字转换的各种数据智能解决方案的平台，数据目录推动了一个良性的协作循环，其中使用目录越多，获得的效果越好，并且希望使用它的人越多，这打破了组织孤岛，并培养了一种用户认为“数据优先”的文化，从而导致了更明智的数据驱动决策，您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
机器学习（ML）。我们正处于机器学习时代的曙光
初我们使用机器学习来改善数据目录中的数据搜索和发现，从而使我们可以按照相关性顺序对结果进行排序，而相关性不是由关键字匹配或手动创建决定，而是由实际数据使用情况决定，这是一项重大突破，因为在数据太多的世界中，仅仅说“您可以在这20个地方找到客户数据”还不够好。那是错误的解决方案。您想解决“拥有客户数据的20个地点中的哪一个是分析客户盈利能力的来源？”
我们将ML应用于数据管理-根据流行度确定要分配哪些数据的管理者
以及根据使用情况建议哪些管理者的建议。您可以将机器学习应用于其他100个数据问题，包括数据质量，元数据管理，云迁移，活动元数据，决策智能和数字转换，我的理论很简单：在数据量爆炸式增长的世界中，手动管理永远无法跟上，因此您需要一个可全面利用机器学习的数据平台，今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
根据数据做出合理的决定
为此需要三件事：数据搜索和发现（以便您可以找到所需的数据），数据素养（以便您可以正确解释和分析所使用的数据）以及数据治理（以确保两者的质量）您正在使用的数据以及您的政策驱动的使用权限），这三个挑战中的每一个都比面对挑战要困难得多，正如我们已经讨论过的那样，查找数据非常贫乏，数据素养很艰辛，涉及到从培训人员到使用数据并避免在分析数据时出现认知偏见的所有方面，到协作支持，在协作支持中您可以使人们一起工作以提高他们对数据的共同流利程度以及如何基于数据进行决策，数据治理至关重要；在未经授权的情况下使用数据是一个大问题，如果您基于错误的数据做出决策，则可能是一个更大的问题，所有这些都很难。
数据或分析中是否有一项新技术带来的挑战比大多数人想象的要多？企业应如何调整其方法？
云计算在许多方面都带来挑战和收益，数据也不例外，任何云迁移的目标都是在尽可能有效的IT环境中托管应用程序和数据。企业必须接受这一举措，这需要一种经过深思熟虑的战略，可以通过使用数据目录来加快这一战略。数据目录使企业能够快速识别流行数据集并确定其优先级，以进行云数据迁移。归根结底，它是技术和方法的结合，将挑战转化为业务的长期利益。
您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？
允许员工查找，理解，信任，使用和重用内部存在的数据和信息，它充当数据发现的中心枢纽，并通过编目，文档编制和跨功能协作来解决孤立的功能知识，可以很好地为客户服务的所有数据管理支柱都在内部使用，通过使用我们自己的产品，可以更好地了解产品的细微差别，并使它们更具影响力，它还使员工能够更多地参与业务并发表意见。
您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
我看到分析和数据管理已从典型的数据用户扩展到更大的范围，包括所有业务用户，此举恰逢企业越来越意识到数据以及对数据的理解正遍及组织内的每个角色和决策，首要任务是扩大数据受众，并使企业内的人员能够熟练地访问，使用和理解数据。我们努力提高技术能力较弱的人们使用其数据的能力，随着对数据计划的参与和对数据驱动决策的技术使用的增加，用户社区，技术和对话变得越来越丰富，吸引了更多的参与者，产生了越来越有影响力的见解。
描述您的产品/解决方案及其为企业解决的问题
数据目录是推动数据文化的关键，数据目录可作为从搜索和发现到数据治理和数字转换的各种数据智能解决方案的平台，数据目录推动了一个良性的协作循环，其中使用目录越多，获得的效果越好，并且希望使用它的人越多，这打破了组织孤岛，并培养了一种用户认为“数据优先”的文化，从而导致了更明智的数据驱动决策，您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
机器学习（ML）。我们正处于机器学习时代的曙光
初我们使用机器学习来改善数据目录中的数据搜索和发现，从而使我们可以按照相关性顺序对结果进行排序，而相关性不是由关键字匹配或手动创建决定，而是由实际数据使用情况决定，这是一项重大突破，因为在数据太多的世界中，仅仅说“您可以在这20个地方找到客户数据”还不够好。那是错误的解决方案。您想解决“拥有客户数据的20个地点中的哪一个是分析客户盈利能力的来源？”
我们将ML应用于数据管理-根据流行度确定要分配哪些数据的管理者
以及根据使用情况建议哪些管理者的建议。您可以将机器学习应用于其他100个数据问题，包括数据质量，元数据管理，云迁移，活动元数据，决策智能和数字转换，我的理论很简单：在数据量爆炸式增长的世界中，手动管理永远无法跟上，因此您需要一个可全面利用机器学习的数据平台，今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
根据数据做出合理的决定
为此需要三件事：数据搜索和发现（以便您可以找到所需的数据），数据素养（以便您可以正确解释和分析所使用的数据）以及数据治理（以确保两者的质量）您正在使用的数据以及您的政策驱动的使用权限），这三个挑战中的每一个都比面对挑战要困难得多，正如我们已经讨论过的那样，查找数据非常贫乏，数据素养很艰辛，涉及到从培训人员到使用数据并避免在分析数据时出现认知偏见的所有方面，到协作支持，在协作支持中您可以使人们一起工作以提高他们对数据的共同流利程度以及如何基于数据进行决策，数据治理至关重要；在未经授权的情况下使用数据是一个大问题，如果您基于错误的数据做出决策，则可能是一个更大的问题，所有这些都很难。
数据或分析中是否有一项新技术带来的挑战比大多数人想象的要多？企业应如何调整其方法？
云计算在许多方面都带来挑战和收益，数据也不例外，任何云迁移的目标都是在尽可能有效的IT环境中托管应用程序和数据。企业必须接受这一举措，这需要一种经过深思熟虑的战略，可以通过使用数据目录来加快这一战略。数据目录使企业能够快速识别流行数据集并确定其优先级，以进行云数据迁移。归根结底，它是技术和方法的结合，将挑战转化为业务的长期利益。
您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？
允许员工查找，理解，信任，使用和重用内部存在的数据和信息，它充当数据发现的中心枢纽，并通过编目，文档编制和跨功能协作来解决孤立的功能知识，可以很好地为客户服务的所有数据管理支柱都在内部使用，通过使用我们自己的产品，可以更好地了解产品的细微差别，并使它们更具影响力，它还使员工能够更多地参与业务并发表意见。
您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向？我们还没有听说过什么呢？
我看到分析和数据管理已从典型的数据用户扩展到更大的范围，包括所有业务用户，此举恰逢企业越来越意识到数据以及对数据的理解正遍及组织内的每个角色和决策，首要任务是扩大数据受众，并使企业内的人员能够熟练地访问，使用和理解数据。我们努力提高技术能力较弱的人们使用其数据的能力，随着对数据计划的参与和对数据驱动决策的技术使用的增加，用户社区，技术和对话变得越来越丰富，吸引了更多的参与者，产生了越来越有影响力的见解。
描述您的产品/解决方案及其为企业解决的问题
数据目录市场的先驱，着数据管理向着推动数据文化发展，凭借我们强大的行为分析引擎，内置的协作功能和开放的界面，通过将机器学习与人的洞察力相结合来解决数据管理中苛刻的挑战，从而为数据智能解决方案提供支持。
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