尽管两项研究都揭示了数据分析师与决策者在分析计划中的差距

但他们却忽略了数据湖在修正这种脱节方面所起的作用，终CPDA数据分析师需要对企业数据湖采取更具战略性的方法，为了获得其数据湖的全部好处，CPDA数据分析师应该问自己三个问题，您是否对数据湖有凝聚力的策略？

对于CPDA数据分析师来说开始任何数据湖计划似乎是直觉

这是通过考虑在何种程度上使用他们的数据湖并相应地制定策略来实现的谁提供数据，哪些部门，哪些数据集以及谁使用数据？  这些是CPDA数据分析师在确定其数据湖战略时要问的重要问题，选择数据湖技术只是整个过程的步，并不能保证成功。为了实现真正的“胜利”，CPDA数据分析师的战略不仅需要考虑所使用的技术，而且更重要的是，需要有效地利用数据湖所需的人员和流程。因此，他们需要找到合适的工具：以正确的技能训练他们的团队，并实施流程以促进信息的有效利用；并允许访问而不会丢失对数据  治理或合规性的控制  。

数据只是简单地转储到数据湖中而没有事先计划如何使用它

只有少数掌握了先进技术（例如  预测分析或机器学习）的高技能数据科学家才能使用它，如果建立的数据湖没有适当的人员配置或流程建立，则CPDA数据分析师终将面临一系列分散的 系统和解决方案，这些系统和解决方案终将无法连接或扩展，从而无法跟上不断发展的业务需求和数据需求，并重新创建了另一个意外的体系结构。

数据湖使创建集中式存储库以将所有这些数据连接在一起成为可能

但是如果没有适当地利用企业数据湖，它通常终只是数据转储，或者更糟的是，甚至是“数据沼泽”，其中没有人可以访问信息并充分利用信息，首先需要提供有关如何连接从不同源系统收集的数据的规则（通常称为“数据提取”），然后将其融合以形成企业信息的统一视图，例如利用数据湖构建每个客户的360度视图不仅需要集成跨不同渠道的营销数据，还需要集成财务和CRM系统的数据，其次应建立元数据模型以促进跨部门数据的搜索，理解和重用，没有适当的元数据管理，业务用户将只会迷失在信息的“深渊”中。首先，需要付出巨大的努力才能使用数据，更不用说如何使员工能够在各种数据集上进行协作，以便可以重复使用这些数据集以提供更广泛的业务价值。

数据治理是您数据湖的致命弱点吗？

数据治理是指对企业数据的可用性，可用性，完整性和安全性的整体管理，对于无法提供良好数据治理的组织，数据有可能成为主要责任，自全球金融危机以来，金融机构受到政府的严格审查，结果提高了满足这些法规所需的IT和数据治理措施的标准，数据治理还是使整个公司范围内的数据公民（不仅是IT或数据科学家）能够访问和使用可靠数据以自助服务方式创建可行见解的基础。

CIO必须了解企业数据湖是实现关键业务计划的核心，但是只有当您充分利用数据湖的全部潜力来连接，整合，共享和重用数据时，整个组织才能从数据湖计划中受益。

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商业联合会数据分析专业委员会