海量数据中的非结构数据已经占据多数,其中大部分存储在NoSQL数据库中,但是传统的SQL并未失势。
依赖于最新BI工具并强调高速处理数据,可能会将企业引向错误的方向,因为过分关注数据采集和整合将使得数据的正在价值被忽视。
近两年来,很多企业都不愿意放过每一条可用的数据,这样的分析使用趋势已逐渐成为热潮。那么,这种信息收集方法正确吗?
大数据是一个新领域,还没有人开发出治理流程和策略。现在这个领域的许多问题还没有得到解决。
在提高数据质量的过程中,首要的推动力来自组织领导层。但是,保证业务用户遵守内部数据质量标准的日常过程最终也会影响质量改进措施的成功。
在当前的业务环境中,业务过程由技术驱动,数据处理速度极快,如果不主动处理数据质量问题,很可能会使业务环境发生问题。
当前,数据质量的重要性很高,在当今快节奏和技术驱动的商业环境下,数据质量的重要性更加凸显。