高数据可用性可能有助于推动数字化转型，但需要数据管理系统来保持数据的组织性并使其易于访问。
数据是所有分析工具和机器学习算法的核心。它使领导者能够深入了解推动针的原因并与客户打成一片。简而言之，数据在有效和巧妙地使用时对任何组织都是一种资产。组织被剥夺数据并且没有足够的意识来利用其力量的日子已经一去不复返了。最近的情况表明，许多组织已经超越了数据限制，并拥有大量数据来开始分析演习。

然而，单凭数据可用性并不能解决组织在数字化转型过程中面临的众多问题之一。他们需要从 IT 和业务团队的结合中诞生的数据管理系统。

那么，让我们首先了解什么是数据管理。  

数据管理

顾名思义，数据管理就是数据——从数据在组织内的摄取、存储、组织和维护方式来看。数据管理通常由 IT 团队拥有，但只有通过 IT 团队与循环中的业务用户的交叉协作才能实现有效的数据管理。业务需要向 IT 提供数据需求，因为他们可以更好地了解组织旨在实现的最终目标。

除了创建策略和最佳实践外，数据管理团队还负责执行一系列活动，如此处所述。让我们了解所有数据管理的范围：

数据存储和更新 - 谁将有权编辑数据并假定数据所有权
高可用性和灾难恢复
数据存档和保留政策，以了解数据清单及其效用
本地和多云数据存储
最后也是最重要的一点，数据安全和隐私要符合监管要求。

自助分析 - 商业价值生成的加速器

轻松的数据访问和自助式分析——数据民主化的核心支柱，显着提高了生成可操作见解和业务影响的速度。

让我再详细说明一下。考虑一个案例，业务分析师向业务领导者提交一份报告，重点是解决特定目标，比如客户细分。现在，如果业务需要了解分析初稿中未捕获的一些额外细节，他们需要通过整个数据周期将此请求集中回给分析师，并等待更新的结果，然后再进行分析。采取行动的立场。

正如现在必须清楚的那样，这会导致在桌面上获取足够信息以使所有领导者和高管能够信任数据和分析并设计业务战略时出现无谓的延迟。这种延迟不仅会导致失去竞争优势方面的商机，而且当根据业务需求详尽无遗时，报告和数据也会变得陈旧。

太好了，所以我们现在已经理解了这个问题。让我们转向如何填补业务需求和分析之间的差距。现在，在上面解释的场景中，一个问题很明显 - 当前数据主要由分析师（即技术用户）处理和使用的情况。管理良好的数据系统使非技术业务用户（通常是数据消费者）能够简单地提取他们的需求分析并及时做出决策。

数据科学中的数据管理

到目前为止，我们了解数据管理及其重要性，并且对于数据科学项目和团队而言，这个等式同样适用。

数据是所有机器学习算法的核心。数据科学是组织数据最普遍的消费者。我们需要更加强调上面突出显示的词——数据科学不拥有数据，它是潜在（并且希望!!!）管理良好和组织良好的数据的消费者。

为什么可能管理数据 - 这是因为通常情况下，数据不以其正确的形式和形状存在。与数据科学界的声音和担忧相呼应，数据问题是数据科学家大部分时间保持警觉的原因。

数据管理团队和整个组织通常需要采用数据优先的文化并提高数据素养，以确保业务数据的关键战略资产得到妥善照顾和使用。

何时声明组织拥有管理良好的数据系统？  

嗯，这不是一个容易回答的问题。人们迫不及待地等待数据管理团队发出绿色信号，让数据科学团队开始将数据消费到他们的机器学习管道中。一种务实的方法是为强大且有效管理的数据团队奠定坚实的基础，记住这是一个迭代过程。是的，就像机器学习算法的迭代性质一样，底层数据管理也是一种生命周期方法。随着数据科学与数据管理团队合作改进和增强最佳实践和指南，它会继续发展。

话虽如此，数据管理团队是具有强大数据治理框架的数据相关政策、实践和数据访问协议的唯一所有者。

随着大流行时代数据创建量的增加，许多组织都在积极寻求以各种方式将数据货币化，包括但不限于更好地了解最终用户，通过了解内部流程来提高运营效率，或者通过提供更好的终端用户体验。因此，在过去几年中，对数据和数据治理框架的关注急剧增加。

嫁接业务、数据管理和数据科学团队

要实现这种一致性，一个词的答案是有效的数据治理策略。所有三个团队都需要有一个强大的沟通和反馈渠道。此外，团队对迭代和改进当前数据流程的接受度是组织强大数字之旅的关键加速器。

事实上，数据文化本身也反映了数据责任不仅限于任何特定团队或个人。贡献和建立最高标准的数据流程是组织每个员工的共同责任。

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