一个数据统治项目成功的关键因素是有一个适合的环境，即能促进沟通，合作，企业用户和IT之间相互信任的环境。一个常规的数据统治项目包括对数据处理和使用过程中的保护措施，以及清晰的已定义的规则，角色和责任。数据统治权成为负责和说明数据统治项目的工作人员渴望掌握的权利，开奖直播们通过数据管理委员会监督整个过程。合作团队可以共同确认现有信息基础，应用和数据资源，从而促进数据流的发展。首先了解业务和技术要求可以确保数据提供的价值，从而发展数据统治循环。同时，可以发现数据元素中抑制数据优化的用法和监视的瓶颈以及不连贯性。一旦数据资源已经被确认，它们必须统一定义，比如某客户、产品、交易方的相关信息。项目组制定政策和数据处理的流程，确保数据的用户经过清楚的确认和验证。数据成员的角色，开奖直播们的工作内容包括对数据持续的监督和确保数据质量，从而确保获得最好的实践。数据统治帮助企业在一定风险下获得最大的数据资产回报，包括违约行为风险。

　　创建数据统治政策蓝图的粘性指标可以追溯到创建基线关键绩效指标（KPIs）的数据处理规则。这些KPIs可以用来度量数据统治项目的工作效率，作为操作过程和风险管理目标的反映。

　　没有数据统治，它不可能知道显示的数据是否准确，数据该如何并由谁来操纵。如果是这样的情况，该用什么方法，以及它是否可以被审核验证和复制。作为相关部门要维护开奖直播们的数据，主要是电子表格形式的数据-以及不断产生的对外部数据资源的依赖，一个可验证的审核追踪是合适的方法，可以暴露企业的违约行为。

　　统一数据管理是关键

　　本港台直播们经常可以看到，决策制定者仅仅凭借部分信息，就根据对这部分信息的看法做决策。在数据资源已经被确认和协调统一之后，根据KPV作下一步的数据采集。其实，数据应该需要整合，能提供数据集之间的联系，从而更好的执行分析。

　　但是，将广泛的不同形式和没有数据质量可言的数据结构化整合成新的数据，不仅仅耗费金钱，而且对于那些依赖数据的企业系统来说也会造成灾难性的打击。根据最近的调查显示， Gartner数据研究公司预测一个公司每年要为差质量数据平均支付820万美元。而且有22%的受访者预测开奖直播们每年的费用是2000万美元甚至更高。

　　因此，Tech-Tonics相信应该采取集中式的数据管理。随着用户接入存储在统一平台的相同数据，按照要求分享数据，以及得到工具可以“看到”分析结果，而该结果并不含有传统商业智能平台与生俱来的限制性数据集的前置定义。信息保持了连贯性，因此即使当含有不同业务单位的用户要求获得单独的洞察力时，源数据将会被监视，为了确保它在统治架构里是可接入的。

　　虽然不同的业务单元可能定义不一样，但是它对于确定所有用户接入相同的数据有着重要的作用。企业需要通过保持强大的元数据，管理术语的多样性和定义多样性，提供用户足够的灵活性去使用现代工具分析数据。

　　有效的数据管理能够排除分离大数据策略的需要。大数据成为企业数据管理策略的一部分。情况确实如此，拥有90%甚至更多的数据能够驱使企业从传统资源中促进业务过程和决策。因为越来越多的非结构化数据未能纳入工作流，所以技术应该逐渐用来整合，分析以及管理这些新的数据形式。

　　多数企业更替已有的数据管理基础和分析工具，或者为了促进其分析和决策过程，对相对较小的部分冒险创建另一个数据竖井，其实这些都没有意义。积极的结果应该是以渐进的方式去分析项目和转换业务。相对较小的用户群体的成功和数据集从组件中产生的信心，能够令其更加容易获得融资，去扩展下一阶段的项目。

　　至于“本港台直播们的企业是否需要大数据策略？”这个问题，本港台直播想最好的答案应该是“大数据只是本港台直播们数据统治计划和数据管理策略的一部分”。

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