如何做出更好的数据决策？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-03
公司数据的40％缺乏准确性，无法传达全部信息
您的企业可以采取什么措施来预防这些问题？为避免描述的数据陷阱，请概述一个BI策略，该策略将使您可以控制数据环境，深入了解数据的来源，格式，状态（活动或归档的状态），敏感程度，拥有者，应将数据存储在何处以及如何存储改变了，这些是所有BI团队都应掌握的有关元数据的关键问题，尤其是在当今严峻的监管环境中。
公司将只需要为欧洲修改其现有的AI
如果这样做，怎么做？或者，其他司法管辖区会开始提高其法律标准吗？直到有关AI治理的规则在国际上变得更加标准化，公司可能需要采取镶嵌方法来制定影响不同司法管辖区的AI的法规，您的企业如何开发一种涵盖国际需求的数据综合方法？
公司可以集中在三个主要领域上以获得对数据的更多控制：
1、自动化数据沿袭
2、自动化数据发现
3、自动化业务术语表
数据沿袭如今需要迅速制定业务决策
通常手动数据映射不是一个可行的选择，借助自动化的数据沿袭和数据发现，BI和分析团队过去花费了数周的时间，现在需要一些时间，可以实时创建更准确的数据视图，使用图形工具自动化数据沿袭以追踪数据源至关重要，因此业务分析师可以找到数据的确切来源以及去向，该视图使分析人员可以轻松地纠正报告中的错误并确定错误的发生方式，数据沿袭图还为商业智能团队提供了报告的完整视图，以查看是否已合并所有数据以及它是否代表准确的图片。
数据发现企业需要能够定位其数据，以便利用其做出有效的业务决策
但是访问和理解散布在多个工具和系统中的数据可能非常困难，BI和分析团队通常依靠手动流程来梳理不同的数据集，报告，表视图和源，以收集所需的数据，这非常耗时且效率低下，自动化的数据发现工具可以为BI团队实时定位数据，以帮助他们快速，准确地制定业务决策，将所有元数据集中在云上，即时可用，可搜索和可按需刷新的能力确保了数据准确性，并营造了组织不再需要为其数据工作的环境。
商业词汇业务词汇表是标准公司特定业务术语及其定义的列表
这对数据管理很重要，因为它可以帮助企业调整不同的数据资产，从而使业务一个领域中使用的术语在另一领域中具有相同的含义，当所有数据资产都遵循企业的业务术语表时，可以更轻松地在同一报表或仪表板中查找和合并来自多个数据源的相似数据，而不必担心比较苹果和桔子，传统上构建业务词汇表是一个令人生畏且麻烦的项目，很少有组织实际完成，但是可以自动生成业务词汇表。
这些操作以及强大的数据治理程序可以帮助控制公司数据环境
并准备释放企业拥有的宝贵信息，解决数据管理问题的有效方法是自动化，将自动化工具应用于这些任务后，它们可以更快地完成，BI团队完成了大量工作，使团队成员可以专注于分析。数据管理中的自动化可以减少任务错误，并使IT和BI团队腾出更多精力来追求更有生产力的增值追求，此外在当前的技术环境中，机器学习和人工智能正在改变每个行业的自动化流程，如今元数据管理解决方案必须结合人工智能和机器学习，以发现和定义分析环境中的相关性，并访问元数据以创建数据沿袭的映射，人工智能和机器学习这两项核心技术将为自动化提供动力并开发元数据的建模和索引。
您的企业可以采取什么措施来预防这些问题？为避免描述的数据陷阱，请概述一个BI策略，该策略将使您可以控制数据环境，深入了解数据的来源，格式，状态（活动或归档的状态），敏感程度，拥有者，应将数据存储在何处以及如何存储改变了，这些是所有BI团队都应掌握的有关元数据的关键问题，尤其是在当今严峻的监管环境中。
公司将只需要为欧洲修改其现有的AI
如果这样做，怎么做？或者，其他司法管辖区会开始提高其法律标准吗？直到有关AI治理的规则在国际上变得更加标准化，公司可能需要采取镶嵌方法来制定影响不同司法管辖区的AI的法规，您的企业如何开发一种涵盖国际需求的数据综合方法？
公司可以集中在三个主要领域上以获得对数据的更多控制：
1、自动化数据沿袭
2、自动化数据发现
3、自动化业务术语表
数据沿袭如今需要迅速制定业务决策
通常手动数据映射不是一个可行的选择，借助自动化的数据沿袭和数据发现，BI和分析团队过去花费了数周的时间，现在需要一些时间，可以实时创建更准确的数据视图，使用图形工具自动化数据沿袭以追踪数据源至关重要，因此业务分析师可以找到数据的确切来源以及去向，该视图使分析人员可以轻松地纠正报告中的错误并确定错误的发生方式，数据沿袭图还为商业智能团队提供了报告的完整视图，以查看是否已合并所有数据以及它是否代表准确的图片。
数据发现企业需要能够定位其数据，以便利用其做出有效的业务决策
但是访问和理解散布在多个工具和系统中的数据可能非常困难，BI和分析团队通常依靠手动流程来梳理不同的数据集，报告，表视图和源，以收集所需的数据，这非常耗时且效率低下，自动化的数据发现工具可以为BI团队实时定位数据，以帮助他们快速，准确地制定业务决策，将所有元数据集中在云上，即时可用，可搜索和可按需刷新的能力确保了数据准确性，并营造了组织不再需要为其数据工作的环境。
商业词汇业务词汇表是标准公司特定业务术语及其定义的列表
这对数据管理很重要，因为它可以帮助企业调整不同的数据资产，从而使业务一个领域中使用的术语在另一领域中具有相同的含义，当所有数据资产都遵循企业的业务术语表时，可以更轻松地在同一报表或仪表板中查找和合并来自多个数据源的相似数据，而不必担心比较苹果和桔子，传统上构建业务词汇表是一个令人生畏且麻烦的项目，很少有组织实际完成，但是可以自动生成业务词汇表。
这些操作以及强大的数据治理程序可以帮助控制公司数据环境
并准备释放企业拥有的宝贵信息，解决数据管理问题的有效方法是自动化，将自动化工具应用于这些任务后，它们可以更快地完成，BI团队完成了大量工作，使团队成员可以专注于分析。数据管理中的自动化可以减少任务错误，并使IT和BI团队腾出更多精力来追求更有生产力的增值追求，此外在当前的技术环境中，机器学习和人工智能正在改变每个行业的自动化流程，如今元数据管理解决方案必须结合人工智能和机器学习，以发现和定义分析环境中的相关性，并访问元数据以创建数据沿袭的映射，人工智能和机器学习这两项核心技术将为自动化提供动力并开发元数据的建模和索引。
通过合并这三种策略，企业将在需要高标准数据保护的商业和法律环境中获得对数据的更多控制，随着全球对数据保护的需求，对于自满的风险太大了，尤其是当自动化使其轻松地迈出步时。
商业联合会数据分析专业委员会
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