由于数据驱动的组织要处理大量的数据,组织越来越多地采用自动化数据管理。
 
每天有2.5万亿字节的数据被创建,这个数字随着物联网设备的生产和需求的增加而增加。
然而,Forrester报告说企业中60%到73%的数据都没有使用。
 
如果收集所有这些数据不被用来提供准确和可执行的见解,那么收集这些数据就毫无意义。
 
但现实是没有足够的时间、人员和/或资金来使用手动流程进行有效的数据管理。
除非为敏捷和完整的数据管理打下基础,否则组织将无法利用分析工具来实现数据驱动。
而不采用自动化数据管理的组织则有落后的风险。
 
除了减轻已经不堪重负的内部团队的负担之外,自动化数据管理最明显的好处是它是数据驱动业务的关键推动者。
没有它,真正的数据驱动的业务方法要么无效,要么不可能,这取决于您使用的数据的规模。
 
这是因为要么有太多的数据未被解释清楚,要么有太多的潜在收入留在桌面上,使得战略被认为是有效的。
或者是因为在存储数据的数据源和竖井中存在如此多的差异,以至于数据质量受到难以克服的影响,导致任何分析都存在根本的缺陷。
 
但是简单地启用策略并不是最引人注目的用例,或者整个组织都已经实现了它。
 
自动化数据管理的案例
业务领导人和决策者希望有一个自动化数据管理的业务案例。
 
这就是…
 
没有自动化,业务转型就会受阻。
企业,尤其是拥有数千个系统、文件和流程的大型企业,将尤其面临采用人工方法的挑战。
而将这些数据管理工作外包给专业服务公司只会拖延进度,增加成本。
 
通过自动化数据编目和数据映射(包括静止的数据和在集成生命周期过程中运动的数据),组织将从以下方面获益:
 

- 元数据驱动的自动化框架,用于编目数据资产及其在业务中的流

- 一种高效、敏捷和动态的方法,通过信息管理体系结构从操作系统(数据库、数据模型、基于文件的系统、非结构化文件等)生成数据

- 容易访问与特定业务规则和策略一致的数据

- 在整个业务流程中告知数据如何被转换、集成和联合的能力——通过完整的文档完成

- 更快的项目交付和更低的成本,因为数据是内部管理的,不需要外包数据管理工作

- 数据质量的保证,因此分析是可靠的,新的计划不会被错误的开始所困扰

- 无缝管理的数据管道,为所有涉众的利益进行操作