在过去的几个月里，我们已经看到我们的个人和职业生活完全改变。我们腾出办公室，把所有的时间都花在家里，有更多的时间和家人、宠物在一起，或者只是一个人呆着。这种转向完全远程工作的后果之一是，它加剧了我们在部门间和部门内各自为政的挑战。合作困难的团队今天比以往任何时候都感到更大的痛苦。在数据使用方面，筒仓是团队最大的敌人。筒仓浪费宝贵的时间和资源，并可能导致机会（和金钱）的损失、创新缓慢、成本增加、市场竞争力降低——清单还在继续。数据并不是一种障碍。通过消除筒仓，淘返利，企业可以将数据作为一种资产，将其业务转型为更好的状态，并超越其战略目标。组织需要一个中心位置来合作、访问和检查可信数据。他们需要拥抱协作，以更快、更具影响力的决策。为了实现数据智能化并推动显著的变革，组织需要一种打破筒仓并鼓励协作的数据记录文化和系统。组织如何以筒仓收场？组织因各种原因而遭受筒仓之苦。提供给团队的技术和组成团队的人员都会对这些筒仓产生影响。零碎的数据和应用程序不同的企业和应用程序通常有数百个不同的团队使用这些数据。营销团队可以利用最先进的分析工具来改善客户体验，而财务团队可能会使用另一套最适合自己的用例的工具。但是，当这些工具从不同的来源获取客户数据时会发生什么呢？技术系统往往不能很好地相互集成，并保存重复或相互冲突的信息。单独实施的技术只会强化筒仓并抑制协作数据管理系统不灵活类似地，组织经常安装工具来一次解决一个用例。但随着新用例的出现、数据环境的变化和团队的增长，这些点式解决方案不够灵活，无法满足组织不断变化的需求。想一想：当你的分析团队正在寻找数据时，拥有一个数据目录是很好的，但是如果没有数据治理平台来补充，找到这些数据又有多有用呢？为您的法规遵从性团队提供一个数据隐私工具是很好的，但是如果不集成到数据发现和分类工具中，您如何更好地管理隐私？技术创新超过了人类的适应能力首席数据官（cdo）希望投资新兴技术，以建立有影响力的数据和分析程序。然而，根据Forrester的说法，cdo在试图实现一个数据程序时面临的两个最常见的挑战是对变更的抵制和采用的缓慢。人们常常犹豫是否欢迎新的工具和过程，什么叫大数据云计算，并发现它们难以操作。如果数据公民不知道技术的最佳使用，那么部署尖端技术对业务几乎没有影响。如果只有特定的数据公民了解如何访问和应用工具，筒仓就会加深。这些筒仓有什么问题？随着企业努力转型为数据智能型组织，它们需要转变其运作方式，但筒仓会降低运营效率，从而阻碍组织实现其目标。浪费的资源不同的团队使用不同的资源和系统来分析相似的数据，以实现共同的目标。保存重复或冲突数据的零散工具浪费了宝贵的存储和预算。《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）的一项研究发现，数据科学家花80%的时间寻找、清理和组织数据。想象一下，如果数据科学家能够在一个系统中快速找到他们需要的可信数据，云服务器买，他们可以节省多少时间。想象一下，如果他们利用所有节省的时间分析数据和发掘新的见解，他们可以增加的价值。数据不准确如果数据不可信，65%的业务决策者不信任他们的数据和分析，那么收集大量的数据最终会损害业务。当数据分布在应用程序、工具、团队和系统中时，数据就更有可能过时、不准确，甚至与其他可用资产相矛盾。缺乏可见性和透明度每个数据公民和每个团队都会想出创新的方法来优化数据的使用，但是如果他们孤立地运作，他们就缺乏一种方法来分享他们对数据的见解，并通过合作来增加价值。团队需要整个组织的可见性，以学习最佳实践，并更好地跨职能运作。打破筒仓为了有效和可持续地消除筒仓，什么大数据，组织需要采用一种协作文化和一种数据记录系统，使这种协作和访问准确可靠的数据成为可能。文化早餐吃策略企业只有通过就数据战略进行高层对话才能走到这一步。他们需要建立一种重视协作和见解驱动决策的文化。数据领导者可以通过以下方式转变其文化：建立一个支持数据的企业：组织经常会建立一个强大的数据办公室，但数据的影响却止于此。每个团队都在一定程度上使用数据，因此，每个团队成员都必须培养一些基本的数据能力强调数据是一种资产：有时团队不认识到信息可以带来的价值。至关重要的是，数据领导者要沟通如何利用数据实现业务成果拥抱协作：每个团队都有独特的见解，其他人可以从中受益。利用每个团队和队友的优势和知识推动进步加速与技术的协作如果部署得当，技术将补充数据驱动的文化。Forrester最近的一项研究发现，数据分析员最渴望使用能够简化数据访问、质量和协作的工具。组织需要一个数据记录系统，以促进协作和创新数据发现和理解：在逻辑上绘制活动元数据、流程流和依赖关系，并提供正确的上下文以实现准确的理解数据访问和分析：为个人提供对高质量企业数据的统一访问，物联网公司排名，为他们提供分析工具和资源以进行协作和共享见解数据管理和质量：与人类技能和判断相结合，基于机器学习的数据分类、数据评分和匹配有助于识别数据质量属性，提高底层源数据的一致性和质量数据治理和法规遵从性：阐明敏感信息存储在何处、如何处理以及为什么处理，以及应用哪些策略来确保法规遵从性通过技术变革和新的思维方式打破筒仓，可以让组织进行智能化和协作式的工作。团队有权创新和使用数据以无数种方式转变业务，例如通过提高客户保留率、最大限度地提高销售效率、降低法规遵从性风险等等。科利布拉数据智能云，你的数据记录系统为了创建一个数据智能型企业，组织需要消除筒仓，让他们的业务分析师、数据管理员、数据科学家、隐私专家、数据湖、BI工具等协同工作。这些智能工作者和技术需要一个同样智能的空间来合作。Collibra数据智能云作为数据记录系统，促进团队之间和应用程序之间的合作。通过打破团队和技术之间的筒仓，Collibra使组织能够协作并推动数字化转型。在接下来的几周里，我们将分享更多关于组织如何使用记录系统来实现数据智能的故事和见解。我们将解决诸如建立数据治理基础、在技术解决方案中嵌入安全性和隐私、实施灵活的数据平台等主题。