白皮书

管理组织中的数据准备混乱

自服务分析是数据驱动组织的新规范, 许多人会利用可用的工具和功能做一些准备工作,让数据为他们工作——无论是剪切和粘贴,还是编写对服务器来说不是最佳的大型计算. 甚至分析师也表示,他们的大部分工作不是分析, 而是用ETL过程清理和重塑数据, 在自助数据准备工具, 甚至像Excel这样的电子表格工具.

数据准备在历史上一直是IT的一项功能,但数据领域已经发生了变化. 自助式数据准备工具将权力交给最了解数据的人,同时减轻了IT人员准备数据的负担. But self-service data prep is still a brand new skill set; it needs to be developed and rolled out to enable users to understand and perform prep functions effectively, 建立可重复的过程, 自动化它们以提高效率, 并最终建立对数据的信任和信心,以供更广泛的使用.

十大跑分平台所做的可视化分析,目前十大跑分平台现在正在做的是数据准备. 与表准备 Builder, 2018年春天上映, 数据更容易通过可视化的方式访问, 聪明的, 直接数据准备. 现在满足表准备指挥-安排您的表准备 Builder流运行在一个集中, 可伸缩的, 和可靠的服务器环境,使您的数据总是最新的. 它还为管理员提供了跨组织的自服务数据准备的可见性. 与十大跑分平台预备指挥, 您可以管理, 监控, 和安全流使用您的十大跑分平台服务器环境. 表准备 Conductor集成到十大跑分平台服务器和十大跑分平台在线, 利用现有的调度, 跟踪, 和安全功能.

本文旨在让IT专业人员和IT决策者更深入地理解大规模自助数据准备的考虑因素,以及表准备 Conductor如何帮助管理受治理的数据准备环境.

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