业务动态每时每刻都在变化。毫无疑问，当今商界的竞争比十年前激烈得多。公司正在努力抓住任何优势。
数字化以及将机器学习引入到日常业务流程中，在过去十年中创造了一个显著的结构转变。算法不断改进和发展。
每一个完全改变我们生活的想法最初都会遭到批评。接受总是伴随着怀疑，只有当想法成为现实，主流才会真正接受它。起初，数据集成、数据可视化和数据分析没有什么不同。
将数据结构合并到业务流程中以得出有价值的结论并不是一种新的实践。然而，这些方法不断改进。最初，这些数据只对政府开放，政府利用这些数据制定防御策略。听说过谜吗?
在现代，数据结构的不断发展和改进，以及基于云的开源平台的引入，使得每个人都可以访问数据成为可能。数据的商业化使公众的批评和怀疑降到最低。
公司现在意识到数据就是知识，而知识就是力量。数据可能是公司拥有的最重要的资产。企业竭尽全力获取更多的信息，改善数据分析的过程，保护数据不被窃取。这是因为，通过处理正确的数据，几乎任何与企业有关的事情都可以被揭示出来。
如果不采用正确的数据结构，就不可能从数据集成中获得最大的好处。数据驱动组织的基础建立在四个支柱上。如果缺少以下任何一项特性，任何组织都将越来越难以茁壮成长。
以下是综合数据管理系统的四个关键要素:
混合数据管理
统一管理
数据科学和机器学习
数据分析和可视化
混合数据管理是指数据的可访问性和重复使用。在组织中合并数据驱动结构的主要步骤是确保数据可用。然后，将业务部门的所有部门都带上飞机。主数据结构统一了公司中的所有单个部门，并简化了这些部门之间的信息流。
如果部门之间存在沟通缺口，就会阻碍信息的流动。沟通的管理不善将导致混乱和混乱，而不是提高业务运营的效率。
最初，严格的规章制度管理数据，限制人们访问数据。数据治理的新形式使数据可访问，但它也确保了安全性和保护。在Rob Thomas的GDPR会议上，你可以了解更多关于新的欧盟通用数据保护法规(GDPR)和统一数据治理的信息。
数据管理的另外两个方面与数据工程有关。如果不能量身定做一份充满数字的电子表格来推断一些有关业务运营的有用见解，那么它就毫无用处。这需要分析技巧来过滤掉不相关的信息。有各种各样的可视化技术使人们能够更容易地处理和理解数据。
喜欢这篇文章吗?请关注我们的新乡网站建设j今日头条号 www.xxlt666.com每周通讯永不错过!
閱讀更多 新鄉市網站建設 的文章
