數(shù)據(jù)管理員：又雙叒叕......盤一遍數(shù)據(jù)，這種工作究竟還要重復(fù)多少次？！
• 上上個(gè)月，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)有些問題，我把數(shù)據(jù)盤了一遍，梳理完數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)表才定位到問題；
• 上個(gè)月，進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏管理，我又把數(shù)據(jù)盤了一遍，敏感字段一個(gè)一個(gè)都整理到了清單；
• 這個(gè)月，開始制訂數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，我又又把數(shù)據(jù)盤了一遍，找出所有的參考數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)引用...
企業(yè)管理者：還還還還......沒看到成效，這項(xiàng)工作究竟多久才能有產(chǎn)出啊？！
• 要開展主數(shù)據(jù)管理了，才發(fā)現(xiàn)主數(shù)據(jù)是哪些還沒明確，誰能快速確定范圍、找出管理對(duì)象？
• 要使用跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)還在建設(shè)中，現(xiàn)行數(shù)據(jù)還沒貫標(biāo)，怎么用得起來，難道要找人把歷史數(shù)據(jù)都對(duì)著標(biāo)準(zhǔn)改一遍嗎？
做一場數(shù)據(jù)治理，把數(shù)據(jù)都快盤包漿了，即便如此，面對(duì)每一項(xiàng)新任務(wù)還是要重新盤一遍。明明用了工具，但實(shí)際還是一道實(shí)施難題，純?nèi)斯ぷ鳂I(yè)難度高、進(jìn)展慢、成效差。想沒想過，你的崩潰，究竟是數(shù)據(jù)治理本身的不合理還是沒選對(duì)工具的無奈？現(xiàn)在上車，帶你去看五大智能法寶，和“費(fèi)時(shí)費(fèi)力”說再見，給你的企業(yè)數(shù)據(jù)治理加速：
?法寶一：智能表關(guān)系發(fā)現(xiàn)
不同的業(yè)務(wù)域或業(yè)務(wù)流程會(huì)涉及多張表，表與表之間通過字段關(guān)聯(lián)可形成一張數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)，當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題，需要通過關(guān)系定位到關(guān)聯(lián)表。
人工梳理表關(guān)系，需要基于專家對(duì)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的雙重解讀，費(fèi)時(shí)費(fèi)力難以確保準(zhǔn)確性。
智能表關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法，將專家解讀經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成自動(dòng)化手段，一鍵觸發(fā)，替代“人工盤查、梳理、總結(jié)、發(fā)現(xiàn)”過程，實(shí)現(xiàn)表關(guān)系自動(dòng)發(fā)現(xiàn)，在問題發(fā)生時(shí)，輔助快速在關(guān)系網(wǎng)中定位數(shù)據(jù)來源。
?法寶二：智能敏感數(shù)據(jù)識(shí)別
數(shù)據(jù)流通過程中，難免存在不可完全公開的字段信息，這些字段可能是名稱、身份證號(hào)、電話、地址、金額、病例、處方、儲(chǔ)蓄金額、信用記錄等，都稱為敏感數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過加密處理再支撐數(shù)據(jù)流通應(yīng)用。
人工梳理敏感字段，需要對(duì)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)、安全規(guī)范充分了解、全面掌握，費(fèi)時(shí)費(fèi)力難以確保無遺漏。
智能敏感數(shù)據(jù)識(shí)別，將敏感字段判別經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成自動(dòng)化手段，一鍵識(shí)別，快速獲取脫敏對(duì)象清單，助推數(shù)據(jù)脫敏管理工作高效、精準(zhǔn)完成。
?法寶三：智能數(shù)據(jù)探查
對(duì)數(shù)據(jù)情況的洞悉，需要貫穿數(shù)據(jù)治理、分析、應(yīng)用每個(gè)環(huán)節(jié)中，包括但不限于數(shù)據(jù)是否一致、是否符合業(yè)務(wù)規(guī)則、質(zhì)量是否合規(guī)等情況。明確數(shù)據(jù)字段的定義、合規(guī)性后，方便在使用中節(jié)約查閱數(shù)據(jù)的成本。
人工核查字段，需要時(shí)刻對(duì)數(shù)據(jù)、質(zhì)量要求、業(yè)務(wù)規(guī)則知悉，費(fèi)時(shí)費(fèi)力難以確保全面性。
智能數(shù)據(jù)探查，通過自動(dòng)化的手段了解數(shù)據(jù)內(nèi)容、背景、結(jié)構(gòu)及路徑分析，包括數(shù)據(jù)成分、業(yè)務(wù)規(guī)則合規(guī)分析、數(shù)據(jù)間關(guān)系及相關(guān)資源匹配等問題，可精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化機(jī)制、建立數(shù)據(jù)有效性及準(zhǔn)確性規(guī)則、校驗(yàn)數(shù)據(jù)間依賴性等的過程，從而幫助企業(yè)全面了解數(shù)據(jù)，并確定這些數(shù)據(jù)可用性的過程。
?法寶四：智能主數(shù)據(jù)/參考數(shù)據(jù)識(shí)別
主數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)都是可以通過經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出判別方法的數(shù)據(jù)，在確定主數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)范疇、定位管理明細(xì)的過程中，掌握判別方法可以快速推進(jìn)管理工作，相反地，當(dāng)人員經(jīng)驗(yàn)不足、業(yè)務(wù)不熟悉的情況下，主數(shù)據(jù)管理和參考數(shù)據(jù)引用工作較難展開。
人工確認(rèn)數(shù)據(jù)范疇，需要對(duì)業(yè)務(wù)足夠了解，并且確實(shí)掌握主數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)的判別經(jīng)驗(yàn)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力難以確保全面性及準(zhǔn)確性。
智能主數(shù)據(jù)/參考數(shù)據(jù)識(shí)別，根據(jù)主數(shù)據(jù)特征唯一性、識(shí)別唯一性、長期有效性、業(yè)務(wù)穩(wěn)定性等特點(diǎn)，以及參考數(shù)據(jù)被引用特性、數(shù)值唯一性、內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)行自動(dòng)化數(shù)據(jù)識(shí)別，輔助主數(shù)據(jù)管理和參考數(shù)據(jù)引用順利完成、快速見效。
?法寶五：智能主數(shù)據(jù)融合
主數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在企業(yè)信息化建設(shè)過程中，由于各信息系統(tǒng)面向的業(yè)務(wù)不同、提供廠商不同，進(jìn)而導(dǎo)致各系統(tǒng)之間存在信息壁壘，致使主數(shù)據(jù)無法保證一致性、準(zhǔn)確性，從而給企業(yè)從事生產(chǎn)經(jīng)營管理工程中對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的要求帶來阻礙。因此，亟需在主數(shù)據(jù)管理中通過人工智能等技術(shù)對(duì)主數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，切實(shí)解決企業(yè)主數(shù)據(jù)質(zhì)量。
人工貫標(biāo)歷史數(shù)據(jù)貫標(biāo)，需要投入大量人力時(shí)間，對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，影響數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)度，治理效果高度依賴人工能力。
智能主數(shù)據(jù)融合，是一種從不確定、不精確、不一致、沖突和類似的原始數(shù)據(jù)中得到更加一致、更有信息量、更準(zhǔn)確信息的技術(shù)，打破信息壁壘和治理周期長的問題，即刻實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)貫通應(yīng)用。
治理工具千千萬，人工總比機(jī)器慢。
條條大路通羅馬，智能加速數(shù)字化。
智能算法是數(shù)據(jù)治理及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的催化劑，總是輔助、時(shí)常替代、偶爾超越，如果您的企業(yè)還在猶豫如何選型，不妨聯(lián)系我們，獲取數(shù)據(jù)治理加速器，開啟新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型體驗(yàn)！
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