鉴于这一新现实，现在的挑战是通过为数据带来清晰度，透明度和可访问性并从旧有系统和新应用程序中获取价值来克服这些障碍

无论数据位于何处（在传统数据仓库中或托管在云数据湖中），您都需要建立适当的数据筛选，以便获得全貌并确保对进出的数据流有完整的了解。您的组织，了解您的数据

是时候开始处理数据了，开始探索您希望管理的不同数据源至关重要，好消息是数据目录与数据结构结合在一起可以为您提供帮助。

数据目录将智能地发现所有的数据进入数据湖让您得到您的任何数据集是怎么回事的瞬间画面

数据目录的许多有趣用例之一是识别和筛选任何包含敏感数据的数据集，以便您可以进一步调和它们并应用数据屏蔽，例如使相关人员可以在整个组织中使用它们，这将有助于减轻任何希望在所有数据管道中实现法规遵从性的数据团队的负担。

使用数据目录自动对所有人进行概要分析

自动配置功能有助于组织中非技术人员的数据筛选，简而言之数据目录将为您提供数据湖中数据集的自动发现和智能文档，它具有易于使用的分析功能，可帮助您快速评估数据，借助受信任的自动配置数据集，您将拥有强大的可视化分析指标，因此用户只需单击几下即可轻松找到正确的数据，不仅可以将所有元数据集中在一个地方，而且还可以自动绘制数据集之间的链接并将它们连接到业务词汇表，简而言之，这使企业能够：

自动化数据清单

利用智能语义进行自动概要分析，关系发现和分类

现在记录并驱动使用，因为数据已经丰富并且变得更加有意义

进一步进行数据分析数据剖析是一项技术

可让您深入发现数据集并基于数据质量的六个维度准确评估多个数据源，它将帮助您确定数据是否以及如何，不正确、不一致、不完整，让我们将其放在上下文中，考虑进行医生检查以评估患者的健康状况，没有精确而仔细的检查，没有人愿意进行手术，数据概要分析也是如此，在修复数据之前，您需要了解您的数据，由于数据经常以无法操作，隐藏的格式或非结构化的形式进入组织，因此准确的诊断将有助于您在解决问题之前对其进行详细的概述，这将为您的CPDA数据分析师团队和整个组织节省时间，因为您将首先绘制此潜在雷区。

使用数据准备功能为高级用户轻松进行性能分析

数据性能分析应该不复杂，相反它应该是简单，快速和可视的，对于诸如数据清理之类的用例，您可能希望通过将一些基本数据概要分析活动委派给业务用户来评估数据质量，然后，他们将能够对自己喜欢的数据集进行快速分析，您将拥有强大而简单的内置分析功能，以借助指标，趋势和模式来探索数据集并评估其质量。

CPDA数据分析师的高级配置文件

数据分析师可以开始连接到数据源以分析其结构（目录，模式和表），并将其元数据的描述存储在其元数据存储库中，然后他们可以定义可用的数据质量分析，包括数据库，内容分析，列分析，表分析，冗余分析，相关性分析等等，这些分析将执行数据分析过程，该过程将定义高度复杂的数据结构的内容，结构和质量，分析结果也将在视觉上显示。