數據目錄：現代數據管理中的重要資產

您可以花更多的時間尋找數據而不是分析數據。 為了將您的業務數據轉化為競爭優勢，您的所有用戶都需要能夠快速查找、理解和利用這些數據。 如果跨部門的決策者找不到他們需要或無法理解的數據，那麼他們就無法利用它來優化業務運營和改進關鍵增長戰略。 建立數據目錄的企業可以輕鬆發現、整理、分類和共享數據資產、數據集和分析模型，以發現新的機會。 數據目錄正在成為現代數據管理的核心組件，允許所有業務用戶輕鬆查找和訪問數據，以加快獲得洞察的時間。

什麼是數據目錄？

數據目錄是一個庫，您的所有業務數據都被整齊地組織、索引並隨時可用。 它將圍繞數據資產或元數據的技術細節組織到已定義、有意義且可搜索的業務資產中，以實現所有業務用戶和數據消費者之間一致的數據理解。

數據目錄有什麼作用？

數據目錄的作用是數據目錄的一部分——通過將來自多個來源的數據組織到一個可搜索的集中式圖書館中，數據目錄工具使任何尋找問題答案的人都能更快、更有效地定位、理解和利用數據。 但是數據目錄是如何做到這一點的呢？

數據集搜索

數據目錄提供強大的搜索功能，包括按方面、關鍵字和/或過濾器、對象名稱和業務術語進行搜索，從而更快、更輕鬆地找到正確的數據。 許多數據目錄會根據相關性和查看頻率自動對搜索結果進行排名，因此最好的數據很容易獲得。

數據集評估

預覽數據集、查看所有相關元數據、認證數據的用戶、描述以及查看數據質量信息的能力簡化了選擇正確數據集進行分析的過程。

數據訪問和保護

數據訪問功能確保用戶可以根據自己的需要，合規、安全地訪問數據。 它們包括對安全、隱私和合規敏感數據的保護，因此儘管每個人都可以訪問相同的數據目錄，但只有具有正確權限的用戶才能訪問某些數據集。

分析

與商業智能解決方案集成的數據目錄顯著提高了數據分析的速度和質量。 它還提供數據集目錄和可視化功能。 使用正確的工具，還可以使用高級數據操作。

統一管理

數據目錄永遠消除了孤島。 通過為您的整個業務數據收集提供一個集中位置，數據目錄可實現自助式用戶體驗，並減輕 IT 和數據專家在需要數據時授予每個需要數據的人訪問權限的負擔。

為什麼您的企業需要數據目錄

根據 IBM 的研究，企業領導者將 70% 的時間用於查找數據，而利用數據的時間僅為 30%。 如果沒有充分發揮數據的潛力，您的數據有什麼用？ 只有當業務用戶能夠將數據轉化為有意義和有用的洞察力以推動他們的決策制定、獲得價值並獲得競爭優勢時，數據才是有價值的資產。

數據目錄使整個組織中的數據更易於訪問。 您的團隊不必依賴 IT 和數據分析師，他們可以使用目錄的工具在幾分鐘內找到他們需要的東西。 這為公司中的每個人節省了時間，加快了決策過程，並提高了整體生產力和效率。

數據目錄促進了數據驅動的文化。 當每個人都可以訪問數據時，跨部門和不同職責級別的每個人都會變得更加自信並開始說同一種語言。 協作變得更加容易和透明。 數據驅動文化的目標是為整個組織帶來透明度並提供易於使用的洞察力。 它將數據置於所有決策的中心，因此您不依賴直覺，而是依賴事實。 這樣一來，錯誤就會被減少到最低限度，並且幾乎總能保證成功。

例如，如果您的企業屬於零售行業，並且結合了店內購物者數據、購買歷史記錄和手機數據，您可以使用這些數據在潛在客戶購買時創建和啟動地理定位廣告活動. 數據目錄工具可以幫助您的團隊獲得這些見解，從而推動和支持廣告活動決策。 最後，數據目錄可以實現更有效的廣告活動，從而獲得更高的投資回報率。

當然，收集和存儲數據並非沒有對消費者隱私的擔憂和責任。 有關消費者數據隱私的法規正在推動公司可以收集哪些數據以及如何存儲和交換這些數據。 數據目錄工具可幫助組織遵守 GDPR、HIPAA、CCPA 等法規。

數據目錄：構建還是購買？

完全可以建立自己的數據目錄。 問題是是否值得投入時間、金錢和精力，還是投資於已經建立的數據目錄工具是否更好。 以下是構建與購買數據目錄工具的優缺點：

• 構建您自己的數據目錄需要一個專門的數據工程師團隊——您需要至少 5 名永久分配到該項目的工程師，在構建和實施階段甚至更多。
• 建立自己的數據目錄需要時間——對於擁有足夠資源的大型組織來說，建立自己的數據目錄的過程可能需要大約 3-4 週的時間。 然而，一些人報告說，他們經過多次嘗試和幾年的時間，才最終成功地建立了數據目錄。
• 數據目錄標準變化很快； 您需要一個維護和支持團隊來保持您的數據目錄是最新的——這在最初的項目之上。 您應該只僱用人員從事這項工作，或者為您現有的團隊增加額外的責任（我們猜他們確實有更重要的任務需要關注）。
• 要構建自己的數據目錄，您需要機器學習專業知識，以便能夠捕獲技術、運營、業務和社交元數據——數據智能對於數據目錄的開發至關重要，而機器學習等創新是其核心。 機器學習數據目錄 (MLDC) 為管理、監控和改進業務數據資產的使用提供了最佳方式，並支持實時數據發現、自動編目、元數據爬行和 PII 數據分類。
• 構建您自己的數據目錄需要 UX/UI 資源——構建數據目錄的目標是您的所有用戶都可以輕鬆查找和訪問數據。 這意味著數據目錄的設計方式應使所有用戶，無論角色和專業知識如何，都可以無縫地使用它。 為了保證這一點，您需要一名 UX/UI 專家與數據工程師團隊一起工作。
• 建立自己的數據目錄是一項昂貴的項目——建立自己的數據目錄的成本可能會更低，但從長遠來看，這項投資會產生許多額外的成本。 與購買具有持續更新和內置支持成本的數據目錄相比，您維護自己的工具可能需要多支付 2 到 3 倍的費用。

相反，選擇購買現有的數據目錄工具是更快、更靈活的選擇。 您可以立即開始利用它，而不必擔心僱用新人、給您的數據團隊帶來負擔或任何維護和支持。 投資數據目錄解決方案並讓您的工程師將寶貴的時間用於改進您自己的產品/服務的軟件是有意義的。

如何找到合適的數據目錄工具

最好的數據目錄可以簡化您的數據管理流程並幫助您的組織變得更加數據驅動。 不同的數據目錄解決方案適用於不同的用例，因此將搜索範圍縮小到最適合您要求的範圍很重要。 有些處理數據湖中的數據，更適合數據科學，而另一些則更面向業務，因此您可能正在尋找什麼。

但當然，選擇正確的數據目錄還有更多工作要做。 數據目錄僅與其搜索和過濾數據的能力一樣有用。 如果將其集成到 Slingshot 等數據分析解決方案中，它可以讓用戶充分利用他們的數據並做出更明智的業務決策，同時提供廣泛的數據源和數據集、可視化和儀表板目錄。 它將聊天和基於目標的策略基準測試、數據分析、項目和內容管理合二為一，是一款多功能且直觀的應用程序。

數據目錄工具需要具有強大的數據搜索和發現功能，以便所有用戶都能從他們使用的數據中獲得有價值的見解。 它應該能夠利用 ML/AI 來提高數據素養，加快獲得準確洞察的時間，並增強數據準備。 它需要能夠將預構建的連接器用於各種來源，包括一個開放的連接器 SDK 以連接到任何其他來源，並整合協作。 確保還尋找元數據管理，以及供應商的治理、合規性、部署和集成選項是什麼。

結論

數據目錄應該是您的數據策略的基礎。 如果您真的想控制您的數據並構建一個易於查找、下載、使用和共享的可信數據的單一來源，那麼數據目錄就是合適的工具。 獲得整個組織中所有數據的統一視圖可以讓您輕鬆找到所需的正確數據，並花費更少的時間來搜索它並花費更多的時間來分析它。