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一文读懂数据资产目次的范例行使场景和代价

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数据目录充当组织内管理、发现和协作数据资产的中心枢纽。它有助于提高数据质量、减少重复并促进整个企业的数据驱动决策。

01 通过示例解释数据目录

想象一下有一个巨大的图书馆,里面有大量的书籍。当我们(We)走进图书馆时,可能不知道在哪里可以找到想要的书,并且可能对可用的书籍一无所知。但如果图书馆有目录,就可以查找所需书籍的标题可能作者,并找到在哪里可以找到它。

数据目录有点像图书馆目录,但它不是书籍,而是帮助查找和理解数据。在许多组织中,人们使用许多不同的数据源和数据库来完成工作。有时很难弄清楚数据在哪里、它意味着什么可能者谁对其负责。这就是数据目录的用武之地。

数据目录是一种帮助人们发现、理解和使用数据的工具。它就像一个组织中所有可用数据源的大索引,以及有关数据含义、数据所有者、如何使用数据等信息。这可以使人们更轻松地查找和使用他们(They)工作所需的数据。

因此,就像图书馆目录可以帮助查找书籍一样,数据目录可以帮助查找和理解数据!

02 举例说明数据目录应用的核心场景

数据目录的核心应用场景通常包括:

数据发现

数据目录提供组织内可用的数据资产的全面清单,包括有关数据存储位置、数据代表什么以及如何访问数据的信息。它使用户可以轻松搜索和发现他们(They)需要的数据。

假设您是一家大型零售公司的数据分析师。您的经理要求您创建一份有关上一季度销售业绩的报告。您知道您需要的数据可能存储在公司数据库中的某个位置,但您不确定在哪里查找。您首先使用公司的数据目录,它是组织中所有数据资产的可搜索索引。您在搜索栏中输入“销售额”和“收入”等关键字,数据目录就会返回相关数据资产的列表。

您发现一个名为“销售数据仓库”的数据源看起来很有前途,然后您单击它以了解更多信息。数据目录为您提供有关数据源的元数据,包括其描述、所有者、架构和其他相关信息。您可以看到数据源包含有关销售交易的详细信息,包括日期、时间、商店位置、产品和价格。

使用数据目录,您可以轻松查找和访问创建报告所需的数据。与手动搜索公司的数据库可能依靠其他同事帮助您找到正确的数据相比,这可以节省您的时间和精力。借助数据目录,您可以快速有效地发现完成分析所需的数据。

数据沿袭

数据目录有助于跟踪不同系统、流程和应用程序之间的数据旅程。它可以帮助用户了解数据是如何创建、处理和转换的,以及数据与组织中其他数据资产的关系。

假设一家金融服务公司有一个数据库,用于存储有关其客户帐户余额、交易和其他财务信息的数据。公司需要能够跟踪这些数据随时间的变化,并了解不同系统和流程如何使用和转换这些数据。

使用具有数据沿袭功能的数据目录,公司可以跟踪特定数据元素(例如客户的帐户余额)的沿袭,追溯到其原始来源,并转发到使用可能转换它的所有系统和流程。

例如:假设客户的账户余额在存款时更新。具有数据沿袭功能的数据目录可以将此更新追溯到原始来源,例如客户在银行分行的交易,并转发到使用可能转换更新余额的所有系统和流程,例如网上银行系统,移动应用程序可能呼叫中心代理。

这种级别的数据沿袭使金融服务公司能够全面了解数据在整个组织中的使用和转换方式。它可以帮助确保所有系统和流程中的数据准确且一致,并且快速识别和纠正任何错误可能差异。

数据治理

数据目录提供了一个用于管理数据质量、隐私、安危性和合规性的框架。它有助于确保数据准确、一致、可信,并符合相关法规和国策。

假设医疗保健提供者有一个存储患者健康(Health)记录的数据库。提供商须遵守各种法规,例如米国的 HIPAA,要求其确保患者数据的隐私和安危。为了满足这些监管要求并确保患者数据的质量和准确性,提供商实施了数据治理计划。该计划包括管理患者数据的国策、程序和指南,并通过具有数据治理功能的数据目录来实施。

例如:数据目录可能包含指示哪些数据元素被视为敏感的元数据,例如患者姓名、地址和医疗诊断。数据目录还可以指定哪些用户和组被授权访问和修改数据,以及在什么情况下。

如果用户尝试访问可能修改未经授权的数据,数据目录将生成警报并通知相应的数据管理员可能合规官员。这有助于防止未经授权的访问可能修改敏感患者数据,并确保提供商始终遵守相关法规。

除了管理数据访问和隐私之外,数据治理计划还可能包括数据质量保证程序,例如数据验证和清理,以确保患者数据准确可靠。这有助于确保患者获得尽可能最好的护理,并且提供者可以根据数据做出明智的决定。

数据协作

数据目录通过提供共享数据资产、数据见解和数据知识的平台来促进用户之间的协作。它帮助用户在数据项目上协同工作,并利用(Use)组织中其他人的专业知识。

假设一家大型零售公司希望(Hope)通过分析销售数据和预测不同产品的需求来改进其库存管理。为此,公司需要汇集多个来源的数据,包括销售点系统、在线销售平台和库存管理系统。为了达成使用这些数据源的不同团队和部门之间的协作,该公司实施了具有数据协作功能的数据目录。

例如:数据目录可能包含允许用户向不同数据源添加评论、标签和评级的功能。这有助于分享有关数据的知识和见解,并为首次访问数据的其他用户提供上下文和理解。此外,数据目录可能允许用户与其他用户共享他们(They)创建的查询和数据可视化。这可以让用户在彼此的工作基础上进行(Carry Out)构建并学习彼此的见解,从而有助于促进协作和创新。

借助具有数据协作功能的数据目录,零售公司能够汇集不同来源的数据,并促进数据团队之间的协作和知识共享。这使公司能够就库存管理做出更明智的决策,并提高其整体业务绩效。

数据分析

数据目录通过提供有关数据资产的元数据(例如数据资产的结构、模式以及与其他数据资产的关系)来支持数据分析和报告。这些信息可以帮助用户创建更好的数据模型、执行更准确的分析并更轻松地获得见解。

假设一家网上公司的营销团队想要分析客户数据,以了解哪些客户最有可能流失(即停止使用公司的服务)以及如何防止流失。为此,团队需要汇集多个来源的数据,包括客户服务交互、计费数据和使用数据。他们(They)使用数据目录来发现、理解和准备数据以进行(Carry Out)分析。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”(ID:Data_0101),作者:晓晓,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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