了解应用程序数据管理
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-30
企业一直在通过着重于数据中心的更大体系结构来重新调整其数据管理策略
数据中心连接企业中的所有数据，终为所有业务用户提供完成工作所需的数据的360度视图，理想情况下这将在它们已经使用的业务应用程序的上下文中发生，使之透明且高效，同时在整个企业中以协作的方式实现数据管理。
使数据中心更进一步以使其智能化
更深入地研究数据中心的关键组件，应用程序数据管理，定义和掌握应用程序数据管理，正如CPDA数据分析师所指出的那样，一种新的子领域，与主数据管理并存，应用程序数据管理掌握在多个应用程序之间共享公用的数据，但不一定是整个企业，当今的典型企业可能具有供应链管理，客户关系管理（CRM）系统和计费软件，每个系统运行业务的不同部分，然而所有这些系统都具有在它们之间通用的数据，例如客户名称，地址，账单和送货地址以及发票。
每个系统还具有其他数据
在供应链系统中，有物流信息，空运详细信息，税金和关税，CRM具有潜在客户和机会，额外的联系，过去的订单和谈判，而会计软件包含银行帐户和转帐号码，这些信息需要高度安全性，整个组织中只有很少的员工才能看到，通用数据是不同的，这就是通常所说的“尺寸变化缓慢”，在您的生活过程中，地址，电话和电子邮件的更改非常缓慢，但是您仍然是同一个人，如果您在一家公司工作但获得晋升或调任，这也是事实。归因于您的一些数字和字母将发生变化，而其他一些则不会改变。
尺寸缓慢变化的信息被视为主数据
并包含有关随时间推移这些细微，缓慢变化的信息的单独数据库中，变化更快的应用程序数据是事务性的信息，如个人收入或企业收入，它一直在变化（就像每个季度一样），并与客户信息一起保留。尽管它不是主数据，但企业仍希望对其进行控制。
实践中的应用程序数据管理
在整个工作日中，组织中的各个人将更新这些信息组，根据他们的角色和权限，他们可以更新，批准或提交对应用程序数据的数据管理位部分的批准，它们将以不同的速度，不同的特异性和准确性进行更新，更改生效后，共享数据将立即反映在所有应用程序中，因此可以完成所有工作，但是终可以满足不同的情况，在多个应用程序之间共享，是什么将一切联系在一起？那就是数据中心，数据中心包括数据治理，数据质量和充实以及工作流（例如批准和迭代过程），它们反映了数据随时间变化的方式，并为可追溯性，沿袭性和可听性带来了清晰的清晰度。
人工智能关键组成部分
直到近由于对集成的迫切需求以及将多个软件平台和服务整合到一个功能系统的需求，阻碍了使用数据中心策略的能力，人工智能和机器学习技术带来了自动化和关联的“一英里”，使数据中心变得可行，一层是“智能”数据中心，它考虑了上面提到的数据功能，包括AI和机器学习，这些功能导致了直观的业务用户友好界面，使企业中的任何员工都可以轻松地使用数据流程。
业务终用户是终必须被授权以建立客户忠诚度并探索交叉销售和追加销售机会的用户
数据中心连接企业中的所有数据，终为所有业务用户提供完成工作所需的数据的360度视图，理想情况下这将在它们已经使用的业务应用程序的上下文中发生，使之透明且高效，同时在整个企业中以协作的方式实现数据管理。
使数据中心更进一步以使其智能化
更深入地研究数据中心的关键组件，应用程序数据管理，定义和掌握应用程序数据管理，正如CPDA数据分析师所指出的那样，一种新的子领域，与主数据管理并存，应用程序数据管理掌握在多个应用程序之间共享公用的数据，但不一定是整个企业，当今的典型企业可能具有供应链管理，客户关系管理（CRM）系统和计费软件，每个系统运行业务的不同部分，然而所有这些系统都具有在它们之间通用的数据，例如客户名称，地址，账单和送货地址以及发票。
每个系统还具有其他数据
在供应链系统中，有物流信息，空运详细信息，税金和关税，CRM具有潜在客户和机会，额外的联系，过去的订单和谈判，而会计软件包含银行帐户和转帐号码，这些信息需要高度安全性，整个组织中只有很少的员工才能看到，通用数据是不同的，这就是通常所说的“尺寸变化缓慢”，在您的生活过程中，地址，电话和电子邮件的更改非常缓慢，但是您仍然是同一个人，如果您在一家公司工作但获得晋升或调任，这也是事实。归因于您的一些数字和字母将发生变化，而其他一些则不会改变。
尺寸缓慢变化的信息被视为主数据
并包含有关随时间推移这些细微，缓慢变化的信息的单独数据库中，变化更快的应用程序数据是事务性的信息，如个人收入或企业收入，它一直在变化（就像每个季度一样），并与客户信息一起保留。尽管它不是主数据，但企业仍希望对其进行控制。
实践中的应用程序数据管理
在整个工作日中，组织中的各个人将更新这些信息组，根据他们的角色和权限，他们可以更新，批准或提交对应用程序数据的数据管理位部分的批准，它们将以不同的速度，不同的特异性和准确性进行更新，更改生效后，共享数据将立即反映在所有应用程序中，因此可以完成所有工作，但是终可以满足不同的情况，在多个应用程序之间共享，是什么将一切联系在一起？那就是数据中心，数据中心包括数据治理，数据质量和充实以及工作流（例如批准和迭代过程），它们反映了数据随时间变化的方式，并为可追溯性，沿袭性和可听性带来了清晰的清晰度。
人工智能关键组成部分
直到近由于对集成的迫切需求以及将多个软件平台和服务整合到一个功能系统的需求，阻碍了使用数据中心策略的能力，人工智能和机器学习技术带来了自动化和关联的“一英里”，使数据中心变得可行，一层是“智能”数据中心，它考虑了上面提到的数据功能，包括AI和机器学习，这些功能导致了直观的业务用户友好界面，使企业中的任何员工都可以轻松地使用数据流程。
业务终用户是终必须被授权以建立客户忠诚度并探索交叉销售和追加销售机会的用户
数据可以为他们提供帮助，但前提是数据必须存储在正确的位置，并在正确的时间从正确的应用程序定向到正确的人，汇集在一起，数据行业通过为大量需求的分段部分提供许多组件化软件来解决自身问题，这是由于渴望在拥挤的市场中占有一席之地而诞生的，迫切需要实现价值的方法是，将价值整合到一个平台中，并通过直观的设计简化复杂性。
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