数据转换的未来是协作的

数据转换是将原始数据转变为可供企业使用的信息的基本步骤。随着企业从越来越多的来源以多种不同的格式收集数据，所有这些数据都需要进行转换才能对组织有价值。

在大多数企业中，数据转换过程在很大程度上仍然是孤立在 IT 部门内的。数据转换可能非常耗时，尤其是当 IT 陷入多个项目和数据消费者的请求时。如果集中式 IT 团队满足组织从人力资源到财务各个部门的数据需求，他们可能会无意中成为瓶颈，从而损害数据的价值实现时间。

IT 团队也可能无法完全了解他们收集和转换数据的每个不同部门的需求。为了更快地获得答案，各部门有时最终会构建自己的流氓数据管道或数据转换流程，这可能会破坏治理政策或影响数据质量。

这种管理数据转换的方式凸显了业务运营中的一个关键差距：IT 处理数据，但并不完全理解其业务应用程序。需要数据的部门不掌握产生一致的高质量见解所需的技术流程。

旨在扩展并真正利用数据的企业现在正在努力应对合并系统、流程和跨部门知识的挑战，以便为整个组织的数据创建透明的协作环境。

使数据计划在整个组织中透明

组织经常会因部门孤岛而导致的数据计划陷入困境。

弥合部门数据孤岛的一种方法是通过转换层使数据项目在整个组织中可见（同时遵守企业范围的数据治理标准）。在这种情况下，数据项目是数据管道的逻辑分组，每个数据管道都有自己的用户权限、Git存储库、开发工作区和可部署环境，因此每个团队都可以访问其计划的相关数据，而不会影响数据质量或治理。

为了通过转换层实现所有这些，所有数据必须在同一平台上存储和转换。不同的团队获得与其工作相关的数据仓库的特定视图，从而可以轻松监控工作的安全问题，同时仍然为用户提供做出明智决策所需的信息。

但这仍然无法克服技术和非技术用户使用适合其技能水平的不同工具或平台的事实。IT 使用的工具和平台往往具有陡峭的学习曲线并且需要工程技能；缺乏技术知识的人很难或不可能使用它们。IT 工程团队通常认为跨部门的非技术业务用户使用的工具过于不灵活。很容易看出数据流程如何在各自的部门内迅速变得孤立并保持孤立状态。输入可视化。

可视化数据流程以提高可访问性

数据转换和数据沿袭的可视化（数据来自何处以及如何使用）可以帮助所有用户（无论其技能如何）理解复杂信息，以识别变化、提取信息并快速做出基于事实的决策。由于每个业务功能都受益于理解其数据，因此可视化应该成为每个数据项目和平台的显着特征。

不乏尝试通过可视化商业智能数据来实现数据民主化的工具和平台，但没有一个在数据转换层面成功做到这一点。例如，虽然从表格中提取数据并将其转换为图表的能力可以显示趋势和洞察力，但它仍然无法提供数据的完整图片：它来自哪里，它可能发生了哪些变化方式，它还被用在什么地方。

我们认为，无法以可视化转换层所支持的易于理解的方式访问数据沿袭信息，是低质量基础数据向下游流向业务用户的主要原因之一。导致了糟糕的业务决策和糟糕的业务成果。数据生态系统中工具的激增使得对数据的整体访问和对数据的整体理解变得更加难以实现。

可视化数据转换将传达关键 KPI 的“内容”和“原因”，同时为用户提供探索和监控变化和模式的机会。它可以为不懂技术的人提供可用的信息，快速让每个人都达成共识，提高生产力，并加快实现价值的时间。

实现跨部门的数据项目协作

最后，今天的工具必须为数据架构师和工程师提供充分的可扩展性，同时仍然使初级数据从业人员能够轻松提高工作效率并磨练他们的技能。

在确保数据得到适当治理的同时简化数据计划管理的一种方法是通过以前孤立在部门内的数据项目来将元数据串联起来。该模型将使部门工作的变化能够实时反映在整个组织中。结合使组织内所有用户都可以访问数据沿袭的可视化界面，该模型将为用户提供必要的背景信息，并清楚地说明数据的定义和使用方式以及数据如何随时间演变。

弥合可用性和技术实力之间的差距，并为所有技能水平的用户授予访问权限，是增强数据团队、项目和部门之间协作的基础。