商业智能趋势之：数据管理与现代BI平台融合

Posted 2021-04-20 博易智软

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管理数据管理弥合了数据和业务之间的差距。

随着数据源变得越来越复杂，多样化和众多，现在数据管理在现代BI部署中变得更加重要。同样因为有越来越多的员工使用数据来推动决策，组织必须确保其数据的准确性及其在分析中的使用。

组织已经转向数据管理，以解决这种更广泛的数据访问带来的数据管理和治理挑战。数据管理包括组织捕获，清理，定义和对齐不同数据的方式。此过程在数据及其实际应用程序之间建立了桥梁。

组织已经花费数百万美元用于将数据定义与帮助分析数据的分析工具集成在一起的技术，旨在消除团队和组织之间的模糊性。作为回应，数据管理工具和流程（如数据目录和语义治理）正在与BI平台融合，以将数据与业务环境相关联。

数据目录充当数据源和公共数据定义的企业业务词汇表。

像数据工程师和数据管理员这样的主题专家可以向数据源和字段添加描述和定义，标记以获得更好的可发现性，甚至是有用的数据质量指标 - 包括可信内容认证通知，或数据资产的维护或弃用。

日常用户不需要知道数据源中的数据位置，但他们确实需要了解数据在现实世界中的代表。例如，内容的分析师和消费者通常需要验证一条数据的来源（也称为谱系分析）。如果数据集发生变化，数据工程师和数据管理员需要分析下游对连接到他们管理的表或模式的资产的影响。结合数据目录和BI平台有助于简化所有这些任务，提供使用指标以快速识别最常访问的数据源和仪表板。

在数据目录可能必要时，语义治理领域的元数据治理可能会有更大的机会。

语义不仅有助于连接数据的上下文，还有助于连接分析操作的意图。例如将同义词映射到连接命令，如“订单大小”和“数量”。这为全系列数据工作者提供了新的模式，可以与数据进行交互，并快速获得新的见解。一种方法是通过自然语言交互，BI平台可以理解涉及多个查询的层，例如“突出显示最高，最低和平均值”。

随着这些技术和流程的不断融合，数据管理和语义将为其余的分析经验提供更强大的基础。这将统一数据生态系统中更多不同的组件（如清理和下游分析），并为表，联接和数据模型提供更强大的机器生成建议。最终，数据管理的进步将使员工不仅可以在分析期间询问他们的数据问题，还可以提出他们的业务问题。

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