数据发现对数据治理的重要性

安全 数据安全
数据发现系统确保数据是可搜索的。就像在 Google 中输入搜索词一样,完善的数据发现模型能够输入关键字并检索需要的数据——无论其原始位置如何。

数据发现是数据治理的重要组成部分,涉及分散和复杂数据源的透明度、对这些源的访问以及从这些源收集数据。

什么是数据发现?

一个基本的商业智能 (BI) 流程,有效的数据发现规定使组织的数据易于定位,无论其存储在何处。但在我们研究数据发现的好处之前,让我们想象一下这些重要过程被忽略的场景。

在大多数组织中,数据既不是位于中心位置,也不是普遍可访问的。您会发现多个分散的数据库和系统,其访问控制仅限于来自特定位置的特定用户。

这些混乱的做法使数据难以找到并且访问变得复杂,通常只有部门负责人知道特定信息的存储位置。

因此,检索特定数据集可能需要数周甚至数月的艰苦研究。

但是,有了有效的数据发现模型,只需点击几下鼠标或最多一两个小时的研究就可以访问相同的数据。

数据发现的好处是什么?

数据发现平台简化了访问数据的过程。通过向用户提供一种方法来查找和协作处理来自多个来源的数据,组织可以大大提高其效率。

良好的数据发现流程还使数据更易于理解,因为它们确保所有可用信息都被正确分类。有了这些流程,用户就不需要在大量数据中搜索特定内容,这项任务可能会让人不知所措,尤其是对于大型企业而言。

数据发现系统确保数据是可搜索的。就像在 Google 中输入搜索词一样,完善的数据发现模型能够输入关键字并检索需要的数据——无论其原始位置如何。

最后,这些工具使团队能够进行协作。由于访问是集中的,任何人都可以找到并使用数据集,无论他们是否负责输入数据。​

数据发现过程主要由数据科学家和数据工程师使用。通过实施数据发现计划,这些数据专业人员可以构建有利于组织中其他最终用户的系统。

如果没有这些流程,组织的数据团队就无法有效地访问现有信息或协作处理这些信息。

使数据可搜索

这是一个场景。会计部门的员工需要采购团队的一系列采购订单和其他历史财务数据。

他们不清楚他们需要的确切信息,但希望了解过去十年采购预算如何以及为何波动。

两个部门之间有很多来回,应该很容易访问的信息需要几个月的时间才能找到和处理。这是因为如果没有协作的、可搜索的数据目录,客户团队很难指定他们正在寻找的内容以及采购团队要找到的内容。

数据发现如何影响业务?

充分的数据发现规定应该是任何组织的重要组成部分数据治理策略.

正如我们已经讨论过的,数据发现平台使查找、访问和协作数据的过程更加高效,这对您的业务有很多好处。

从本质上讲,有了这个基础设施,您将减少查找和利用数据所需的时间。与许多其他业务运营领域一样,花在一项任务上的时间等同于支付员工执行任务的费用,减少这种不必要的搜索时间将为您的公司节省资金。

用数据做更多事情

数据发现条款还使专业员工(数据工程师和数据科学家)能够利用触手可及的信息做更多事情,而不是浪费时间在数据库中搜索。他们可以专注于开发能够使您的组织成长的预测模型。

有效利用数据将有助于确立贵公司的领导地位。

在这个数据驱动的数字工作空间中,您的数据团队可以专注于协作项目并更快地进行创新。

有效利用数据将有助于确立贵公司的领导地位并提高其在行业中的地位。在这个数据驱动的数字工作空间中,您的数据团队可以专注于协作项目并更快地进行创新。

问题是,开发有效的数据发现工具是一个漫长、费力和昂贵的过程。您最好的选择是找到一家专业的、专门的供应商,该供应商可以调整现有的技术解决方案,以快速且经济高效地满足数据发现需求。

实施数据发现协议

希望有效实施数据发现的企业面临两个关键挑战。

首先,在创建数据发现平台时实施类似 Google 的搜索工具非常困难。搜索引擎的开发人员可能很容易创建这样的搜索功能,因为他们需要的所有信息都是公开的,重要的是,在一个地方。

在这种情况下,无需担心数据安全或个人身份信息 (PII)。

但是,当涉及到在业务环境中复制这一点时,会遇到一些严重的绊脚石。您不能简单地将组织的所有数据放在一个地方,因为其中一些数据很可能是机密的。

其次,将存在于多个渠道中的大量数据输入到一个平台需要大量的基础设施。

使用数据实时更新集中式平台(因为不断处理和获取新数据)在技术上既困难又昂贵。

这两个因素使公司难以创建独立的数据发现平台,云智信安数据资产测绘,为我们在数据发现的领域提供了一种非常好的实践,有需求可以一起探讨。

责任编辑:武晓燕 来源: 祺印说信安
相关推荐

2017-01-16 10:18:55

数据中心频率OSPF

2017-07-14 08:43:15

UPS系统数据中心

2017-01-15 13:42:07

数据中心时间网络

2022-02-07 18:28:06

数据网格数据发现数据

2023-03-10 11:22:49

数字化转型数据策略

2020-10-11 08:15:03

敏感数据数据安全网络安全

2022-09-26 13:58:44

数据治理数据素养通信

2021-01-27 10:18:17

业务数据分析互联网

2023-11-29 14:52:38

2020-09-22 16:26:46

云计算

2010-10-26 11:14:07

Oracle数据库备份

2015-06-02 13:10:55

2018-02-02 04:16:03

数据中心开关设备电源

2023-06-27 15:54:40

数据中心再生能源

2024-01-01 16:16:26

2023-12-20 14:10:53

2022-09-15 11:16:23

人工智能的AI

2022-05-26 14:23:13

数据收集大数据

2023-02-10 10:58:41

智慧城市数据隐私

2021-07-19 16:23:55

数据安全滴滴大数据
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号