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为自助BI用户创建策划数据集的提示

数据管理计划可以通过减少用户花在定位和准备数据上的时间来帮助简化BI流程。获取准备数据集的4个技巧。

一个关键的部分自助式BI策略在于将数据以易于理解的格式呈现给用户。在很多情况下,采用BI和分析团队为他们创建的管理数据集的形式。

商业用户通常不配备找到,整合和准备自身分析数据;他们只是想作为业务运营的一部分访问和分析它。管理数据因为他们可以简化和流线化BI流程,而且这可能是大型组织中唯一现实的方法,这些组织有成千上万的最终用户依赖于BI数据来帮助驱动业务决策。但是,如果没有合理的计划和管理,数据管理计划很容易出错。

IT服务管理提供商ASG技术公司的产品营销副总裁Rob Perry表示,在为自助BI用户创建托管数据集时,应该采取双管齐下的方法。组织必须从奠定基础开始——定义目标、匹配数据和受众,并建立一个对其数据和受众有意义的管理工作流。他们必须谨慎地选择数据管理方法明智地,以及提供各种类型的数据,以确保一个整体的看法。还应该设置过期日期,以确保信息是最新的和及时的。

一旦奠定了基础,重点就可以转移到以增加价值的方式使用数据集,并使创建数据集的人能够批判性地思考他们正在访问的信息,并对他们正在合并的信息的质量进行选择。“虽然不是所有的数据都需要完美,但重要的是数据集中没有什么是神秘的,”佩里说。

根据专家的说法,创建策划数据集的组织必须关注集成现有业务系统的数据从数据生命周期的整体角度来看待数据。

从现有系统中的数据开始

大多数组织都有许多业务系统。在为自助BI用户创建策划的数据集时,确定首先构建哪个桥非常重要。一旦建立了第一个桥梁,组织就可以转移到下一个,如此反复,直到它拥有了一组完全互联的业务系统。

内容管理平台Nuxeo的市场传播总监马修·梅格斯(Matthew Meigs)表示,指导这种探索的好问题包括:

  • 使用最频繁的业务系统是什么?
  • 哪个系统存储的信息可能对更多用户有益,而不是当前能够访问的信息?
  • 哪个系统的管理和维护成本最高?
  • 哪些现有系统可以从访问移动,云或其他新技术获益?

牧师的观点也

大多数自助式BI用户并不是数据专家,特别是当数据来自其他部门时。一个好的策略是找到工具创建和组织数据集的视图这可以由用户按需拉动。这涉及到捕获所有可行的数据,然后提取并加载到数据存储中。然后,管理团队可以专注于创建数据到视图的优雅转换,这些视图被组织成特定于主题的数据集市。

航运供应链软件供应商Navis的IT副总裁戴夫·麦克坎多斯(Dave McCandless)说:“视图成为洞察孵化的圣杯。”不要让数据管理员来决定什么是有用的,不要扼杀对创新思维的要求。数据管理员需要高度关注最大化数据的价值他说,对该组织可用,而不是过滤哪些请求的数据是有价值的。

将管理转向用户

如果是可行的,最佳实践之一数据争论工具提供商Trifacta的联合创始人兼首席技术官肖恩·坎德尔(Sean Kandel)表示,实际上是雇佣你的BI用户来管理他们自己的数据。这将数据质量的负担转移给了用户,并且对于某些组织来说可能更有效率,因为一个小型的数据管理任务小组被一个更大的业务用户团队所取代,这些业务用户对数据及其需求有更好的理解。

因为业务线人员最了解他们的数据,所以他们应该帮助创建托管数据集。
伊莎贝尔统计大数据产品营销总监Talend

IT部门可能仍会介入,为更广泛的消费策划最好的作品。但是业务用户可以更负责地决定什么是可接受的,什么需要改进,以及什么时候在他们的部门上下文中进行分析。

Talend大数据产品营销总监伊莎贝尔·努格(Isabelle Nuage)表示:“因为业务线人员最了解自己的数据,他们应该为创建托管数据集和整体数据治理做出贡献。”

管理数据生命周期

数据管理是管理数据生命周期的过程,从管理到退役。这包括定义和维护数据模型、记录数据、清理数据以及定义规则和策略。它支持实现定义良好的数据治理流程,包括监控、协调、精炼、重复数据删除、清理和聚合,以帮助向应用程序和最终用户交付高质量的数据。

从长远来看,IT经理有机会在所有人可以去寻找他们的数据的地方创建一个地方,同时使他们能够通过分享评论,警告,注释等来协作。统一的数据目录可以在企业中为维基百科已经实现知识共享的策划数据集的自助式BI用户在企业中创建相同的经验。

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