業務動態每時每刻都在變化。毫無疑問，當今商界的競爭比十年前激烈得多。公司正在努力抓住任何優勢。
數字化以及將機器學習引入到日常業務流程中，在過去十年中創造了一個顯著的結構轉變。算法不斷改進和發展。
每一個完全改變我們生活的想法最初都會遭到批評。接受總是伴隨著懷疑，只有當想法成為現實，主流才會真正接受它。起初，數據集成、數據可視化和數據分析沒有什麼不同。
將數據結構合併到業務流程中以得出有價值的結論並不是一種新的實踐。然而，這些方法不斷改進。最初，這些數據只對政府開放，政府利用這些數據制定防禦策略。聽說過謎嗎?
在現代，數據結構的不斷髮展和改進，以及基於雲的開源平臺的引入，使得每個人都可以訪問數據成為可能。數據的商業化使公眾的批評和懷疑降到最低。
公司現在意識到數據就是知識，而知識就是力量。數據可能是公司擁有的最重要的資產。企業竭盡全力獲取更多的信息，改善數據分析的過程，保護數據不被竊取。這是因為，通過處理正確的數據，幾乎任何與企業有關的事情都可以被揭示出來。
如果不採用正確的數據結構，就不可能從數據集成中獲得最大的好處。數據驅動組織的基礎建立在四個支柱上。如果缺少以下任何一項特性，任何組織都將越來越難以茁壯成長。
以下是綜合數據管理系統的四個關鍵要素:
混合數據管理
統一管理
數據科學和機器學習
數據分析和可視化
混合數據管理是指數據的可訪問性和重複使用。在組織中合併數據驅動結構的主要步驟是確保數據可用。然後，將業務部門的所有部門都帶上飛機。主數據結構統一了公司中的所有單個部門，並簡化了這些部門之間的信息流。
如果部門之間存在溝通缺口，就會阻礙信息的流動。溝通的管理不善將導致混亂和混亂，而不是提高業務運營的效率。
最初，嚴格的規章制度管理數據，限制人們訪問數據。數據治理的新形式使數據可訪問，但它也確保了安全性和保護。在Rob Thomas的GDPR會議上，你可以瞭解更多關於新的歐盟通用數據保護法規(GDPR)和統一數據治理的信息。
數據管理的另外兩個方面與數據工程有關。如果不能量身定做一份充滿數字的電子表格來推斷一些有關業務運營的有用見解，那麼它就毫無用處。這需要分析技巧來過濾掉不相關的信息。有各種各樣的可視化技術使人們能夠更容易地處理和理解數據。
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