发布时间：2024-11-11 15:01
这个想法是为了实现所谓的“数据民主”，旨在通过允许各种利益相关者和用户在管理运营方面更加自主，从而加速数字化转型。如果做得好，组织可以迅速获得数字化转型的好处，并在市场竞争中脱颖而出。如果做得不好，就会出现数据沼泽，它通常具有以下特征：
超额成本：不需要和冗余的数据会花钱，但没有价值
延迟：查找、探索和验证数据的摩擦浪费时间
错失机会：由于可见性、访问或信任度低而未使用的数据可能正在为企业带来价值
简而言之，数据沼泽是昂贵的、难以使用的，并且充满了未开发的潜力——所有这些都会侵蚀数据的投资回报率。但是，它不必是这样的。让我们更深入地研究数据沼泽，探索多维数据可观察性平台（例如 虹科Acceldata）如何帮助您清理数据。
没有组织着手创建数据沼泽，那么它们为什么存在呢？这通常是由于缺乏可见性和控制力造成的，原因如下：
数据民主化的陷阱
肆无忌惮地推动数据民主化可能会导致“数据免费”，每个用户或团队都以自己的方式执行运营任务和项目。如果没有适当的治理，事情就会变得杂乱无章，数据会重复，不需要的数据会被遗忘，并且可能无法满足安全性和合规性要求。
如果数据治理过于严格或效率低下，则流程和程序中的瓶颈会阻碍转换。有效的数据治理是最大化回报和最小化数据民主化风险的关键。
云的本质
云前所未有的敏捷性和看似无限的容量使创新得以快速加速。但是，如果没有本地环境的传统采购流程、技术和容量限制，云中的数据免费可能会导致技术蔓延、成本失控……或者，基本上，云中的数据沼泽。
并购挑战
并购活动是实现收入增长的最快途径之一。这也是获取数据沼泽的最快方法之一。
收购一家拥有数据沼泽的公司很容易污染您的数据环境——即使您的数据环境非常清晰。此外，合并两个运行良好的数据环境和组织仍然可能导致混乱。
外部数据风险
第三方数据源可以产生巨大的价值，但也可能带来额外的风险。外部数据的可见性甚至低于内部数据，可能会发生意外变化，并且可能没有适当的治理。
营业额和快速变化
技术人才竞争激烈。数据工程师、数据分析师和数据科学家以惊人的速度来去匆匆，留下一个由废弃项目和知识空白组成的复杂网络。
实时用例
数字化转型通常涉及近乎实时地利用数据和分析来改进手头任务背景下的决策。这些用例中的每一个都有自己的需求、数据、流程、分析和其他属性。这导致了复杂性的爆炸式增长，其中大部分是不可避免的。如果管理不善，毫无疑问会出现沼泽。
高级分析
机器学习和人工智能通常涉及大量数据处理，其中包含许多中间阶段，以将原始数据转化为超人的洞察力。这可能会创建比原始数据源大得多的数据占用空间，从而增加管理和导航的复杂性。
信任问题
当数据缺乏关于它是什么以及它来自哪里的可见性和上下文时，倾向于不信任它并且不使用它。用户不会重新使用已经处理或准备好的数据，而是从源头的原始数据开始。这会导致资源、开发和维护的冗余。
恶性循环
如果不加以解决，按照熵定律，随着时间的推移，数据沼泽将变得更糟。随着环境的发展，成本增加，创新放缓，维护变得更加困难。
有这么多陷阱，难怪这么多大型组织都在与数据沼泽作斗争。不幸的是，数据民主化、云计算、并购、外部数据、营业额、人工智能等挑战……嗯，这个名单越来越大，而且没有一个会消失。
正如问题是多维的，解决方案也是多维的。虽然有许多点解决方案可以回答有关您的数据环境的某些问题，但如果没有 360 度数据视图，您将无法有效地清理沼泽。
虹科Acceldata是唯一可以解决数据沼泽所有方面问题的多维数据可观察性平台。
借助虹科Acceldata 等多维数据可观察性平台，清理数据沼泽变得更加可行，并且值得投入时间和精力。而且，在您收拾好东西之后，您一定会享受到许多实实在在的好处，包括：
准备好清理您的数据沼泽了吗？获取 虹科Acceldata 平台的演示，看看它是否适合您的组织。