对于许多具有前瞻性思维的企业来说，数据已经变得无价。然而，69% 的数据和分析领导者难以展示可衡量的投资回报 (ROI)。为什么将原始数据转化为投资回报如此困难？主要是因为数据的价值很大程度上取决于其可靠性和完整性。
公司用于实现投资回报的一个有效策略是数据沿袭
此工具可细致地跟踪数据在其各个阶段和转换过程中的旅程。
如果您想知道此流程如何为您的公司带来好处，那么您来对地方了。请继续阅读，了解实施数据沿袭分析对您的业务的八个主要优势，以及将其集成到现有基础架构中的指导。
什么是数据沿袭？
数据沿袭全面概述了数据在系统内从源到目标数据库的移动方式。它说明了数据从源系统起源、为满足业务需求而进行的转换以及将其加载到数据库中进行分析的过程。
在商业领域，可靠的数据是众多关键应用程序和高级分析平台的基础。采用数据沿袭可为您提供整个数据流过程的详细记录——从开始到结束，包括所有中间步骤。
有了数据沿袭，数据生命周期中的每个阶段和转换都是透明的，从而确保每个数据资产的完整性。这种可见性可以在出现问题时进行有效的故障排除。用户可以跟踪数据的创建、转换时间戳和存储位置。
数据沿袭是您企业数据使用情况的透视图，有助于做出数据优先级和资源管理优化方面的决策。
什么是自动数据沿袭？
自动化数据沿袭会自动汇编和管理数据沿袭，无需手动记录。例如，考虑一份关于客户参与度的报告：其数据沿袭将详细说明该报告是如何通过分析存储客户交易数据的数据库生成的。它还可能显示报告的版本历史记录，并提供有关早期版本更新的见解。
通过部署自动化数据沿袭工具，您可以轻松追踪此类报告的起源和随时间的变化。这些工具记录这些信息并提供可视化功能，让您能够更轻松地通过视觉而非书面记录了解变化。
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数据沿袭的 8 大好处
数据沿袭的 8 大好处
1）预测下游效应
数据沿袭是预测数据变化的潜在影响的战略工具。通过了解数据生命周期某一阶段的修改如何在整个系统中产生连锁影响，公司可以做出明智的决策，以降低风险并优化结果。
例如，在更新库存水平时，数据沿袭可让组织评估此调整如何影响下游流程，例如库存管理和销售预测。这种主动方法使企业能够迅速适应不断变化的情况并保持运营效率。
2）快速根本原因分析
数据质量问题会扰乱业务运营并削弱对信息完整性的信任。数据沿袭通过提供数据转换和移动的详细历史记录，有助于快速分析根本原因。当出现异常或差异时，利益相关者可以追溯数据的来源，确定错误发生的时间和地点。
这使得组织能够及时纠正问题，最大限度地减少对下游流程的影响，并防止将来发生类似事件。最终，快速的根本原因分析有助于维护数据质量标准并增强决策信心。
3）优化资源配置
了解数据在不同部门和流程中的使用方式对于优化资源分配至关重要。数据沿袭提供了对数据使用模式的详细洞察，使组织能够识别冗余、低效和需要改进的领域。通过分析数据沿袭，企业可以确定哪些数据资产对于支持关键运营和战略计划最为关键。
这种洞察力可以指导资源分配决策，例如对数据基础设施、人才发展和分析工具的投资。通过更有效地分配资源，组织可以提高运营效率、推动创新并实现更好的业务成果。
这些人通常精通人工智能、机器学习和大数据技术，使他们能够优化数据流程并提取可操作的见解。例如，谷歌大脑联合创始人吴恩达等领 我的帐户 导者在倡导将人工智能融入数据运营方面发挥了关键作用，改变了组织利用大规模数据集的方式。
4）加强数据治理
有效的数据治理可确保数据质量、合规性 多个网站还是一个网站？哪种方式最适合您的品牌战略和业务？ 和安全性。数据沿袭通过在整个数据生命周期中提供透明度和问责制来加强治理实践。通过记录从来源到各种转换和目的地的数据沿袭，组织可以建立明确的所有权、沿袭和使用政策。
这种可见性使利益相关者能够监控数据访问、跟踪变化并强制遵守监管要求。此外，数据沿袭分析可帮助组织区分权威数据源和衍生数据集，确保信息资产的完整性和可靠性。组织可以通过加强数据治理来降低风险、增强信任并支持数据驱动的决策。
5）自动化数据质量
维护数据质量是组织面临的持续挑战，尤其是随 真实手机号码列表 着数据量和复杂性的增加。数据沿袭与先进的数据质量工具和技术相结合，使组织能够自动检测和修复数据质量问题。组织可以通过分析数据沿袭（例如数据转换、集成或迁移）来识别数据质量下降的潜在来源。
然后可以应用自动数据质量检查来监控整个数据生命周期中的数据完整性、一致性和准确性。这种主动方法可以指导公司在数据质量问题升级之前识别和解决这些问题，确保决策者能够访问可靠、高质量的信息以进行分析和决策。
6）加强数据合规性和风险管理
对于在受监管行业或管辖区运营的公司而言，监管合规是重中之重。数据沿袭对于增强数据合规性和风险管理工作至关重要，因为它可以提供敏感数据移动、使用和沿袭的可见性。通过记录数据沿袭，组织可以证明其遵守了 CCPA、GDPR 或 HIPAA 等数据保护法规。
例如，数据沿袭可以帮助组织追踪个人数据的流动，并评估其处理和处理是否符合隐私要求。此外，数据沿袭使组织能够识别和减轻数据泄露、未经授权的访问或数据滥用的风险。通过增强数据合规性和风险管理，组织可以保护敏感信息、保持法规遵从性并维护其声誉和品牌完整性。
7）增强数据管道可见性
提高数据管道的可观察性对于保护组织的利益和维护客户信任至关重要。数据管道可观察性（包括数据沿袭）可帮助及早发现和预防潜在威胁，例如勒索软件攻击或云迁移事故，最终最大程度地降低成本并提高生产力。
通过将数据沿袭纳入可观察性工作，您可以深入了解数据密集型应用程序以及底层基础设施和管道。这种扩大的范围使得在设计阶段能够主动解决问题，并在实施和测试期间及时发现问题，从而降低维护成本并提高效率。
根据 Manta 的研究，
拥有全面数据沿袭的组织解决数据相关问题的速度比手动方法快 90%。这种更快的响应时间使团队能够迅速解决问题，确保对运营的干扰最小，并增强整体系统的弹性。
8）简化云迁移
向云计算的转变正在加速，麦肯锡预测，到 2024 年，大多数 IT 托管支出将分配给云端。在财务数据管理框架中，云端采用十分广泛，许多银行和信用合作社都采用云技术。
然而，将数据系统迁移到云端面临巨大挑战。由于迁移的复杂性，预计未来三年将有 1000 亿美元的云投资被浪费。企业认为迁移成本是采用云的一大障碍，因为迁移过程涉及在包含数千甚至数百万个组件的系统中处理复杂的互连。
将系统分解为更小的组件（例如报告、表格和工作流）有助于管理复杂性。然而，这种方法带来了另一个挑战：确保各个组件可以在不干扰其他组件的情况下迁移。确定哪些组件可以分组以最大限度地减少外部依赖变得至关重要。
数据沿袭通过映射系统内的
每个对象并记录依赖关系来解决这些挑战。通过利用数据沿袭，组织可以将迁移项目速度加快 40%，并将资源需求减少 30%，正如 Manta 客户所展示的那样。
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在金融领域实施数据沿袭
在金融领域实施数据沿袭
1）定义数据沿袭的目标
在实施之前，必须在财务数据管理框架内为数据沿袭计划设定明确的目标。无论目标是确保符合监管要求、提高财务报告的数据质量还是优化风险管理流程，提前定义目标都可以为战略协调提供路线图。这种清晰度可确保数据沿袭工作与金融机构的更广泛目标保持一致，最终实现最佳效益。
2）选择合适的工具
适当的工具对于在财务数据管理框架中实施数据沿袭至关重要。考虑利用专门针对金融机构需求的运营风险管理软件来有效评估和降低运营风险。
选择具有强大数据沿袭工具跟踪功能的数据智能平台来处理财务数据的复杂性。评估潜在系统的可扩展性和适用性，以确保在金融机构基础设施内无缝集成和可持续实施。
3）映射数据流并定义谱系路径
确定目标和工具后，仔细绘制金融机构内的所有数据流。这需要绘制每个数据处理阶段的图表，从数据提取和转换到加载到数据库或存储库。可视化完整的数据旅程可以识别潜在的瓶颈、数据质量问题和监管合规差距。
