敏捷方法如何帮助解决您的数据问题

发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:132次标签:数据治理


想想您当前的数据管理流程。有效吗?您是否能够获得所需的可靠数据,以及时,可操作的方式执行为您提供的业务功能?

今天的数据挑战

今天的企业面临着持续的数据掌握挑战。太多的组织面临孤立的数据源,无法有效利用这些数据做出明智,合理的决策。

问题:传统数据掌握不会削减它

传统的数据掌握过程既费力又缓慢。由于规则创建的复杂性,完成母带制作项目可能需要数月甚至数年。

使用传统方法集成和掌握企业数据的公司面临的挑战包括:

  • 由于劳动密集型规则创建而导致的冗长项目时间表
  • 由于有限的间接业务专家参与,结果不可靠
  • 结果在开发周期的后期得到验证,其中不完整或不准确的输出可能导致代价高昂的数据模型和规则的返工
  • 由于合并各种来源所需的规则的复杂性,无法利用所有数据,将覆盖范围限制在最容易访问的来源
  • 现有的数据母版制作项目过于昂贵且难以证明成本合理,特别是在此过程的最后阶段才提供价值的情况下

解决方案:解决数据控制问题

尝试解决上述所有挑战似乎令人生畏,但实际情况是存在的解决方案可以极大地帮助软件开发人员使用它 - 一种灵活的方法:

敏捷的软件开发方法彻底改变了流程,使工程师能够快速高效地进行大规模迁移。为什么我们不对数据做同样的事情?

介绍敏捷数据掌握

现在是时候改变我们的想法,这样我们也可以改变我们如何高效和有效地解决大规模数据基础设施的问题。我们可以通过敏捷数据控制来实现这一目标:

今天开始

我们生活在一个拥有无尽数据涌入的世界。是时候我们利用所有这些数据并让它为我们工作。请按以下步骤操作:

如果您掌握了数据:让您现有的掌握数据成为您的路线图。保留MDM的最佳部分,只需更灵活的替代方案即可扩展和增强母带制作功能。

如果您没有掌握数据:通过识别数据丰富,具有分析价值的问题进行跳槽,这些问题对于碎片化的数据和知识提出了挑战,这是一种可以应用这种新方法以获得快速获胜的最佳候选者

无论哪种方式,您都必须像软件开发人员一样思考,并确保您拥有正确的思维方式,技能组合和工具集,以保持数据掌握的灵活性。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 中国“大数据转型”引人关注:万亿市场可期 地方密集发力

    中国“大数据转型”引人关注:万亿市场可期 地方密集发力

    以人工智能、大数据、云计算为代表的信息产业,正在成为地方经济发展的新亮点。以大数据产业为例,过去一段时间以来,各地已陆续释放了推动该产业……查看详情

    发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:137次

  • 数据治理领军企业在中国

    数据治理领军企业在中国

    中国在大数据领域做得不错。中国人口多,数据就多,数据多就会呼唤更先进的数据处理技术,呼唤更多的数据应用场景,这是中国在数据方面得天独厚的……查看详情

    发布时间:2020.07.31来源:知乎浏览量:121次

  • 大数据治理需要具备哪些能力和关键技术

    大数据治理需要具备哪些能力和关键技术

    从企业的数据资产管理和提升数据质量等的数据应用上,大数据治理的内容在不断地发展和完善,在其落地实施的过程中面临着巨大的挑战。我们现在通过……查看详情

    发布时间:2019.08.13来源:知乎浏览量:151次

  • 数据指标体系和数据治理的管理

    数据指标体系和数据治理的管理

    我们提到过为什么要搭建指标体系,相信大家在看数据相关招聘岗位简介的时候,也经常看到有关搭建指标体系的要求,因此这里简单的给出两点做指标体……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:172次

  • 治理,管理和质量角色和责任

    治理,管理和质量角色和责任

    最好的数据治理计划通过减少模糊性,建立明确的问责制以及向所有数据利益相关者传播与数据相关的信息,积极主动地在数据相关问题开始之前采取措施……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:167次

  • 数据标准在数据治理中的意义

    数据标准在数据治理中的意义

    数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:141次

  • 银行数据治理-数据治理是银行业面对的一个崭新课题

    银行数据治理-数据治理是银行业面对的一个崭新课题

    本书是“银行业信息化丛书”之一,数据治理是银行业面对的一个崭新课题,本书从银行业数据基本概况、数据治理现状,以及银行业数据治理体系、数据……查看详情

    发布时间:2018.11.29来源:数据治理浏览量:192次

  • 数据清洗与数据治理的3个不同点

    数据清洗与数据治理的3个不同点

    ​数据清洗,是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,是数据治理工作中必不可少的一项关键任务,是数据治理的子集.……查看详情

    发布时间:2021.04.09来源:亿信数据治理研究院浏览量:1229次

  • 2022年,元数据管理的未来趋势——企业级元数据管理

    2022年,元数据管理的未来趋势——企业级元数据管理

    元数据管理是一项和数据治理、主数据管理一样重要的功能,因为元数据管理是每一个这些准则的基础组件。元数据管理包括数据元素和实体的定义,业务……查看详情

    发布时间:2022.02.24来源:浏览量:254次

  • 什么是数据标准?如何制定数据标准?这份指南送上

    什么是数据标准?如何制定数据标准?这份指南送上

    随着大数据行业的兴起,数据的重要性不言而喻,对数据进行应用的工具层出不穷,带来了巨大的经济效益。可很快就发现了诸多数据问题,制约了数据应……查看详情

    发布时间:2020.10.24来源:知乎浏览量:164次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议