数据分析师以及企业管理项目管理人都知道在一个项目中需要的是什么，需要哪些数据，怎样才能得到更好的数据支持，才能对项目进行很好的评估与策划。

在做项目是您是否想过，数据分析师使其像团队中一位出色的数据科学家那样工作，会发生什么？可以自然地知道如何提出正确的问题并获得数据为一个项目提供支持，数据依据以及方向的把控。

可以为企业的一个项目找到更多的线索，使其卖点发挥到化，通过解析在正常工作流程中用于访问数据的SQL，可以利用算法识别出对工作更加有意义的数据。

更重要的是，这些模式可以用作任何分析师工作流程中自动干预的基础。展示了如何以智能方式提出实践或策略合规性的建议。

由于管理资源有限且企业数据量迅速增长，因此组织正努力有效地管理其数据。没有适当的文档和上下文，企业将无法充分利用其宝贵的数据资产宝库。

那些了解数据的人通常是的数据分析师。从业务领域的数据分析师到IT人员，他们都可以是任何人。这些管理员可以通过描述，标记和分类数据或直接链接到适当的策略来解释，评估策略并将其应用于数据。

学习数据分析应用程序通过帮助他们确定应首先整理哪些数据的优先级来提高管理效率。还测量并展示了管家努力的影响。结果，企业从其数据和分析治理计划中获得了更大的业务价值。

数据分析自动化数据清单

传统上，要创建组织中所有数据知识的清单，需要一种费时又费力的方法。使用在消费者空间中完善的搜索技术来简化和自动创建数据资产清单。

只需连接到您的数据源，系统就可以对存储在不同物理存储库（包括数据库，数据可视化工具）中的数据资产进行爬取和索引。

自动将技术元数据，用户权限和业务描述提取到中央存储库中，该存储库是组织中所有数据用户的基础资源。