数据治理系列:第1部分—数据时效性

by 2021年7月28日

数据治理系列:第1部分—数据时效性

by 2021年7月28日数据治理

及时性是数据质量的一个指标, 衡量标准是什么时候有数据可用,什么时候需要进行分析. 《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)估计,这些数据质量很差,而且过时 花费美国企业3美元.每年1万亿. 是的,你没看错……3美元.1万亿年. LeadJen的一项调查发现,销售团队 因为过时的数据浪费了超过27%的时间.,包括浪费的通话和追踪准确数据的成本.

保持数据的及时性是指尽可能快地将数据提供给需要它的人. 然而, 在许多公司, 数据管道缓慢而繁琐,从用户请求数据到最终接收数据之间有很长的延迟. 本文将通过不同的用例来研究数据时效性,并展示如何做到这一点 DataOS® 能把这个复杂的问题简化吗.

 

高质量的数据适合使用

非常适合使用它的目的

根据用例的不同,这个标准为数据时效性驱动了不同的限定符. 让网上正规买球网站看看三个不同的用例,看看数据如何具有极短的使用窗口, 一个很长的窗口, 或混合物.

 

用例1: 推送给司机的广告

司机携带的手机的位置数据非常不稳定. 如果它能在几秒钟内收集和使用, 然后,司机就可以收到各种通知,从当地有趣的餐馆到附近的停车位. 然而,一旦驱动程序继续运行,该数据就不再适合该用例的目的. 对于这种用途,“新鲜度”是数据实用程序的主要驱动因素.

 

用例2: 销售分析

在天平的另一端,网上正规买球网站看到了销售分析. 在这里,货币和完整性是最重要的. 从报告期开始的数据必须完整和正确(每周一次), 每月, 或每年)至报告期结束.

 

用例3: 个性化的购物建议

中间是驱动个性化购物推荐的分析过程. 对于这个用例, 您既需要客户点击流中最新的行为数据,也需要构成客户配置文件的所有过去的数据. 所有这些信息都经过处理,在平台上为客户提供相关和有吸引力的个性化体验.

数据滞后于用户需求的原因有很多, 包括分散和隔离的数据存储(信息孤岛), 不一致的数据治理, 以及不能及时支持用户的数据管道.

 

信息孤岛和碎片化治理

到目前为止,数据治理工具也一直受到适合使用范式的驱动. 问题是,公司内不同的业务单位有如此不同的需求和驱动,没有一个工具堆栈是所有业务用户的理想选择. 很适合IT的数据源和工具堆栈(例如)可能根本不适合营销单位的目的.

缺乏集成是造成信息孤岛的主要原因之一, 由于格式不兼容,数据在业务单元中是隔离的, 连接, 数据架构, 等等. 信息孤岛也使确保数据保持及时变得困难, 因为数据是从多个数据湖和数据仓库中提取的, 然后加载到分散的数据存储中, 每一个都必须单独管理和保持更新.

 

时间迷失在管道中

数据及时性的另一个严重问题是将数据从收集和存储的地方带到需要根据数据做出决策的用户的管道. 通常情况下, 这条管道流经公司的IT部门, 这意味着评估信息请求所需的时间, 获取必要的数据, 并确保信息不超过用户的权限范围, 可能需要几周. 如果过程中有任何问题, 或者如果最终用户发现需要额外的信息, 整个过程又重新开始, 额外的延迟.

那么,网上正规买球网站怎么逃跑呢?

 

介绍DataOS®:一个用于所有数据和用例的工具栈

 

Modern Data 公司的DataOS通过独特灵活的数据管理范式解决了所有这些问题.

通过标准的主语-谓语-宾语语法, 补充用户定义的标记, DataOS生成包含公司所有数据源的真正数据结构. 因为它的粒度和灵活性, 平台可以根据所有业务单元用户的需求进行配置, 根据需要创建数据产品,并符合用户所需的任何格式和特定要求.

这意味着不再需要为每个业务单元单独的数据存储或繁琐的管道延迟. 用户可以直接访问中央数据存储库, 通过策略确保根据每个用户的访问权限自动过滤和屏蔽数据.

在DataOS模型中,数据策略是定义数据结构的代码的一部分. 数据产品可以配置为只引入符合用户定义的任何标准或模型的数据. 标记定义的特权为每个用户提供适当的访问级别, 并且可以按照任何期望的时间表对数据存储进行评估,以确保删除过时的信息. 所有这些对用户都是透明的,但可以立即由授权的管理人员进行配置.

 

结论

数据时效性是数据质量的重要支柱. 在大多数组织中, 它受到数据竖井的阻碍, 缺乏普遍治理, 和瓶颈. DataOS创建一个统一的数据结构,将公司中的每个数据源链接起来, 用户可以直接访问由为每个用户定义的特权控制的数据存储库. 通过消除筒仓, 统一管理, 并简化管道, DataOS确保您的数据在需要时是最新的,并且可用.

发现 DataOS 能否在不中断操作的情况下实现数据治理和实时洞察. 安排一个电话,或者更好的是,在这里预定一个演示. 

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