Le texte intégral 3104 Les mots, lorsque l'apprentissage tout au long attendu 9 minute
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« Dans le domaine du design industriel, il y a 30 ans, le travail de conception se fait principalement sur la planche à dessin et le dessin, les données de dessin est enregistré sur une page, il y a 20 ans, avec le logiciel de conception, mais aussi produit quelques informations données, aujourd'hui, dans le domaine du design industriel, nous devons produire non seulement des données, mais permet également des données pour créer de la valeur ".
Ce secteur est le Siemens Industry, Industry Automation, vice-président de systèmes d'automatisation, département logiciel Siemens Industry COMOS tête déclaration d'ouverture, M. AndreasGeiss au Forum de l'industrie Siemens a eu lieu avant la conférence.
L'ère des gros volumes de données, les données sont en train de changer la vie et la production de personnes.
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2019 Gartner quatrième enquête annuelle chef des données (CDO) a constaté des facteurs de succès CDO organisation, les stratégies de mise en uvre et l'analyse des données au troisième rang.
Parler de données, nous savons tous que quatre « V », à savoir la variété, la véracité, la vitesse et le volume (la diversité, la précision, la vitesse et la quantité), mais pour de nombreuses organisations, leur infrastructure d'entrepôt de données est élevé à moins de quatre standard, le "V". Non seulement cela, le cinquième « V » - valeur (valeur), il est difficile à atteindre. Par conséquent, en tenant compte de la taille des données de nombreuses sociétés modernes, nous devons adopter une nouvelle approche - une automatisation basée sur la méthode.
Chef des données sera 45% du temps passé sur les données peuvent être utilisées pour trouver des façons de créer de la valeur et des revenus, qui est une façon réaliste, pratique et utile d'utiliser les données réelles. Les entrepôts de données peuvent aider à atteindre cet objectif en fournissant un espace centralisé pour les données d'entreprise, le directeur général de données et d'autres utilisateurs professionnels profitent de l'espace pour améliorer les données de connaissance.
Création d'un entrepôt de données avec succès des données pour Data Officer chef au sein de la monétarisation de l'organisation est très importante.
approche de l'entrepôt de données de style traditionnel cascade a été introduit dans les années 1970, cependant, cette méthode ne peut exploiter une petite fraction de la valeur potentielle des données.
Cette méthode nécessite d'évoluer pour répondre à de nouvelles sources de données et d'adaptation aux besoins de l'entreprise, et la nécessité de changement avec les besoins de l'organisation et adapter aux besoins de l'entreprise. En utilisant un logiciel automatisé pour concevoir, développer, déployer et exploiter un entrepôt de données pour fournir une valeur à un large éventail de chefs d'entreprise. Lorsque les entreprises ont besoin, ces ajustements peuvent fusionner les sources de données et de nouvelles technologies plus faciles.
Qu'est-ce que le chef des services de données ne?
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L'entrepôt de données est en mesure de fournir des informations précieuses ressources nécessaires pour les utilisateurs de l'entreprise, car ils sont le point central de stockage de données d'entreprise. Cependant, les utilisateurs sont de plus en plus conscients des avantages potentiels de la prise de décision axée sur les données, par conséquent, les attentes des utilisateurs et fournir écart de capacité de stockage de données en temps opportun entre la dernière consommation de données disponibles continue à se développer.
Aujourd'hui, les entreprises sont tenues d'obtenir des informations à partir des données plus rapidement que jamais. En outre, les nouvelles formes de données d'affaires en croissance a incité cette demande accrue, surtout quand il implique comme les communications des clients, messagerie instantanée, les données du capteur, les médias sociaux et les fichiers audio / vidéo et d'autres informations semi-structurées ou non structurées.
En règle générale, le développement de l'entrepôt de données et de l'évolution signifiait être une longue période de projets IT, qui forme un fort contraste avec le projet à court terme pour concevoir et construire des exigences environnementales. Afin de soutenir la transformation numérique, directeur de données doit reconstruire l'entrepôt de données, de l'innovation pour accélérer l'automatisation puis, étape par étape, pour augmenter la valeur de l'entreprise au fil du temps.
L'introduction de l'automatisation
Aujourd'hui, les services informatiques s'attendent à faire plus avec moins de ressources, donc à introduire dans le processus de faire un changement.
Par rapport à passer du temps avec une configuration personnalisée unique et plus l'infrastructure d'entrepôt de données de durée de vie, les équipes informatiques doivent se concentrer davantage sur la configuration flexible des infrastructures de soutien à la décision qui peut créer un besoin d'affaires avec convertir facilement l'entrepôt de données.
« La méthode de l'entrepôt de données cascade de style traditionnel a été introduit dans les années 1970 seulement une petite fraction de la valeur potentielle de l'exploitation des données. »
Chef des données peut aider les entreprises à atteindre leurs objectifs grâce à l'introduction des cinq étapes suivantes:
1. être au courant des données existantes
Des outils sophistiqués de gestion des données ont été utilisées dans le cadre de l'infrastructure de données dans de nombreuses entreprises appliquées. Toutefois, il ne peut pas être pleinement appliquée. Ces entreprises utilisent déjà Oracle, SQL Server ou Teradata dans leurs projets immobiliers déjà adopté une série d'outils de gestion des données et de mobilité. Si vous pouvez pousser l'automatisation des entrepôts de données, ces outils seront utilisés de manière plus efficace.
Cependant, le processus d'inventaire complet, le directeur des données devrait se assurer qu'ils tiennent compte des besoins de capacité pour l'entrepôt de données. Comme nous le savons tous, les données croît à un rythme exponentiel continue de croître, même si le besoin actuel d'un entrepôt de données, agent de données doit également veiller à ce que les processus automatisés, infrastructure commune et les besoins de stockage et d'adapter au traitement des données futures de vitesse standard.
En outre, l'entreposage de données et regroupement d'entreprises d'automatisation des entreprises est très important car il est le cas actuellement, et l'avenir sera le cas, plutôt que des unités d'affaires autonomes pensent qu'il est très parfait. Chef des données doit être fait est d'encourager son équipe à comprendre la valeur des données disponibles, l'analyse peut être utilisée pour comprendre les priorités d'affaires d'analyse automatisée et processus d'évaluation.
Pour répondre à cela, chef des données doit élaborer une stratégie d'automatisation de l'entrepôt de données, le rendant idéal appliquer non seulement à l'ensemble de données, applique également aux données réelles d'affaires dans des environnements imprévisibles. Certains peuvent être utilisés, comme les données de modélisation des données Vault 2.0 de manière automatisée pour promouvoir la réponse des entreprises aux modifications de données plus facilement et avec souplesse.
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2. Les résultats devraient être au courant
Avant de prendre toute décision sur l'avenir de l'infrastructure d'entrepôt de données, directeur des données devrait comprendre l'équipe commerciale devra faire face, nous pouvons utiliser les données pour aider à résoudre les défis. En fait, ce plan pour les besoins d'automatisation des entrepôts de données et de modernisation à construire autour d'aider à la prise de décision, afin d'obtenir une différenciation sur le marché.
Une étude récente de TDWI, l'entrepôt de données est un facteur essentiel dans la modernisation de l'objet métier pour se réadapter. Chef des données peut aider en soutenant la collaboration entre les entreprises et les équipes IT plan pour faire des objectifs d'affaires et la technologie peuvent être réalisées. Et, à son tour, le nouveau programme d'entrepôt de données peut également favoriser les décisions prises sur les données, et contribuer ainsi à la transformation globale de l'entreprise.
3. Veiller à l'automatisation efficace
Et d'autres projets de conversion à grande échelle, a besoin d'automatisation de l'entrepôt de données sur les ressources. Cependant, en raison de budgets stricts et des priorités concurrentes, les ressources sont souvent rares. Par conséquent, le directeur des données doivent considérer ce qui est vraiment automatisé, afin de mieux effectuer des travaux futurs. Codage manuel SQL, les scripts ou gérer manuellement des métadonnées est automatisé des tâches exemples plus rentables. Ceux-ci peuvent être soit un processus systématique sans participation humaine (Cela peut aussi éliminer l'erreur humaine), ou d'améliorer considérablement la vitesse.
4. La formation pensée d'automatisation d'entrepôt de données
Une automatisation logicielle de l'entrepôt de données ne sont pas seulement que les gens achètent, c'est aussi une culture sous la forme d'une opération commerciale. En effet, les outils et les techniques constituent la base des processus d'affaires, mais un bon processus transparent de stratégie d'entrepôt de données et le leadership nécessaires pour compléter l'entreprise dans le but ultime de la foi inébranlable.
S'il n'y a pas d'automatisation des données solides, les données d'entreprise seront difficiles à exploiter pleinement le potentiel de l'exploitation minière des technologies connexes. En ce qui concerne la conversion axée sur les données, directeur de données doit prendre la responsabilité de trouver la meilleure façon de tirer parti des données à grande échelle pour guider les décisions d'affaires futurs et faire en sorte que ce processus a toujours été considéré comme le cinquième « V ».
5. changement bienvenu à bras ouverts
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Avec l'automatisation des entrepôts de données et de modernisation dans le développement continu. Chef des données devrait être re-planification des différentes infrastructures d'affaires pour répondre aux différents besoins des entreprises et adapter à toute nouvelle source de données qui peuvent survenir.
Chef des données devrait également adopter une approche par étapes pour réaliser le processus d'automatisation et de modernisation d'origine, afin de minimiser la corruption de données et rationalisez calendrier de conversion des utilisateurs professionnels afin de répondre aux différents besoins, expliquer comment et quand doit répondre besoins. De plus, l'utilisation des besoins en constante évolution des entreprises et des nouvelles technologies, changements de dernière minute produit est officier inévitable, il doit être considéré comme le chef des données.
Chef des données pour l'automatisation apportera aussi des gens prêts pour le changement. Les équipes commerciales peuvent redéployer l'utilisateur d'ajouter le travail d'analyse intelligente des affaires, à son tour, des informations obtenues à partir des données et peuvent offrir une valeur commerciale. L'équipe informatique peut automatiser l'analyse par la recherche de nouveaux outils ou programmes pour mieux et plus intelligemment aux affaires de l'avenir complète.
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Fabriqué en Chine à la sagesse chinoise a fait le voyage de transformation, l'électrification, l'automatisation, la stratégie numérique, il est un moyen essentiel pour améliorer la productivité de l'industrie. Et créer de la valeur à partir des données si la transition sera le dernier niveau de succès, les résultats les plus importants obtenus.
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