How_To_Drive_Analytics_Adoption_via_Data_Transformation

如何推动分析应用

您是否花费了漫长的夜晚和周末来构建一个现代化的数据基础设施,但仍然在努力让组织的其他部分采用它? 下面是一种通过让业务团队参与进来而获得更广泛业务采用的可靠方法.

电子书背景

关于如何通过数据转换推动分析的采用白皮书

数据转换已经成为每一个现代数据栈不可或缺的组成部分, 以及您的云数据仓库,如雪花.  数据转换在整个数据生命周期和分析过程中也扮演着不可或缺的角色, 将原始源数据转化为有价值的分析数据资产.

数据ops过程:如何帮助

数据转换工作流程

向云分析和数据仓库的转移改变了整个数据生命周期和数据转换工作流程

数据ops过程:数据ops的驱动和目标

协作的作用

协作是必需的,以使过程极其有效,并确保团队具有高度的生产力

DataOps流程:数据平台能力

多角色工具和界面

数据转换工作流程中涉及的不同角色将拥有不同的技能, 专业技术, 和业务知识

搜索和发现

丰富的多方面搜索功能, 允许用户轻松搜索和挖掘他们可能使用的潜在资产

共享工作空间

数据转换 协作始于团队在一个共同的工作空间中一起工作,为他们的分析创建最佳的模型.  数据团队将对数据了解很多, 而分析师和数据科学家对于企业将如何使用数据以及最终表单的外观需要知道很多.  在共享的工作空间中,他们可以协作,共享他们的知识,并共享建模工作负载.

 

数据文档

关于数据的信息通常很少或根本不存在.  这些信息通常在维基页面之间传播, 元数据管理系统, 或者早期版本的数据目录.  这些来源中的大多数仍然没有捕捉到关于数据的大部分知识.  一些数据转换工具试图生成关于数据的文档, 但通常情况下,这只是从SQL代码中获取注释,生成wiki页面或添加有限的描述.

Datameer DTaaS有助于捕获尽可能多的关于它正在处理的数据的信息, 执行的转换, 以及得到的数据模型.

获得如何通过数据转换推动分析采用白皮书

注册十大网赌正规网址下载的时事通讯

如果你喜欢这本电子书,注册并了解数据管理最流行的趋势.

友情链接: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10