分析师和数据科学家的5个常见数据治理痛点
5 common data governance pain points for analysts and data scientists
了解支持创新的导航标志
你是一家大型组织的分析师或数据科学家吗？
如果你曾遇到以下困扰，请举手：
- 查找数据就像进行一次福尔摩斯远征。
- 理解数据血统令人沮丧得不可思议。
- 获取数据就像与红色官僚怪兽对决。
下面是我经常听到的一个常见嘲笑：
“那些数据治理的家伙确实知道如何让生活有趣…”
是时候给他们一些喘息的机会了。
根据我在澳大利亚一家银行巨头的工程师和数据科学家五年的经验，我有幸同时身处这个激烈争议的两个方面：作为数据的饥渴消费者，同时也是其他人的门卫。
在本文中，我将深入探讨以下三个部分：
- 基础知识：数据在组织中的流动方式。这很混乱！
- 理解数据用户遇到的常见痛点。
- 启示：理解导航标志支持创新。
第三点非常重要。
全球组织都在努力成为数据驱动的公司。在促进创新和确保公司的客户、员工和声誉安全之间存在着持续的紧张关系。
随着新的数据使用案例不断出现，数据治理结构试图与之同步发展。通常这是一场斗争，因为无拘无束的创新没有固定的速度限制。
一个任吃自助餐的数据听起来很好，直到你的公司因为客户数据泄露到暗网而被监管机构处以数百万美元的罚款。
糟糕，应该有那些控制措施。
数据的生命周期循环！
数据像一条下游的河流流经一个组织。
