通过内部数据共享提高数据可访问性
在当今时代,数据对于任何组织来说都是必不可少的,但它往往并不像人们希望的那么简单。 随着数据量和复杂性不断增加,组织在有效管理、分析和利用数据方面面临着挑战。 组织面临的主要挑战之一是企业内部的有效数据共享。 在本博客中,我们将讨论什么是数据共享、它的挑战以及如何 Astera 可以提高企业内部的数据共享。
什么是数据共享?
从根本上讲,数据共享是向个人、部门、业务单位甚至其他组织提供一组数据资源的过程。 它是组织内数据管理的一个组成部分,因为它使利益相关者能够访问和利用相关数据集进行分析、决策和其他目的。
数据共享 根据利益相关者的要求和目标,涉及多种形式。 您可以通过直接文件共享、数据源、API 或数据仓库来执行数据共享。

为什么需要数据共享?
根据 Gartner公司到 2023 年,依赖数据共享的组织将在许多业务价值指标上超越同行。 可访问的数据使企业能够增强团队和部门之间的协同作用,从而更好地了解彼此的工作、改善沟通并更有效地协作以实现共同目标。
数据共享还可以通过提供对运营、客户成功、营销等各种业务职能部门收集的数据的访问来实现更好、更明智的决策。此外,数据共享可以带来更好的决策。 数据治理 通过集中他们的数据并确保其一致、准确和更新。这有助于最大限度地减少数据错误、增强数据安全性并提高法规合规性。
虽然数据共享对组织至关重要,但它并非没有实施挑战
企业内部数据共享的挑战
数据安全:
跨组织共享数据的主要挑战是数据安全。 当数据可供所有人使用时,组织将面临未经授权的访问和数据泄露的风险。 私人组织可能只想授权高层管理人员或特定部门查看敏感数据。 例如,人力资源通常是唯一有权访问员工工资数据的部门,这意味着信息无法在整个组织内共享。
数据孤岛:
数据共享的另一个主要挑战来自 数据孤岛。在组织内,不同的团队和部门可以将其数据存储在系统或应用程序中。例如,营销和财务团队可以收集同一客户的数据并将其存储在不同的地方。这会产生威胁集成的数据孤岛,有时会导致重复、不一致和不准确。
不兼容的数据格式:
不同的团队和部门可能以不同的结构和格式存储数据。 这使得整合和整合来自各个部门的数据变得困难,从而导致数据质量问题和数据处理延迟。 例如,财务部门可能以 xml 文件格式存储客户的信息,而营销部门可能以 xlsx 格式存储相同的信息。
手动流程:
许多组织仍然使用手动数据共享,这可能既耗时、效率低下,又容易出错。 如果采用繁琐的手动流程,则无法有效地进行此操作。
如何克服数据可访问性的挑战
解决这些挑战的一个解决方案是使用 第三方数据集成工具。市场上有许多此类工具可以帮助组织通过创建集中式数据存储库来实现平稳的数据共享流程。这些工具应该能够将来自不同部门和存储在各个数据孤岛中的数据源的数据汇集在一起,根据要求转换数据,并将它们集成以创建统一的数据视图。此外,理想的工具将允许您在无代码环境中执行所有这些任务,并使您能够自动化整个过程。
杠杆作用 Astera Centerprise 提高内部数据的可访问性

Astera Centerprise 提供端到端解决方案来改进企业的数据共享流程。 它通过提供以下四个功能使企业能够克服数据共享的挑战:
- 集中式数据存储库:
Astera 使组织能够从不同的数据源获取数据并将其存储在集中位置。 这将允许每个团队和部门访问共享存储库,消除数据孤岛,确保数据一致性并改善协作。 此外,它还可以带来更快的商业智能和明智的数据驱动决策。
- 数据质量管理:
数据质量管理 是通过识别和消除不一致和错误来确保分析和 BI 数据可靠的过程。 Astera 使企业能够确保数据共享过程中每一步的数据质量,以获得准确、一致和更新的数据。 这使企业能够获取可靠的业务洞察。
- 简化的数据集成:
Astera 是一个完全无代码的数据集成平台,可在拖放环境中运行。 这使得从多个来源获取数据、应用数据转换和数据质量规则以及映射到集中式数据存储库变得比以往更容易,而无需编写任何代码。
- 工作流程自动化:
数据共享是一个持续的过程,需要不断更新数据存储库。 和 Astera的工作流自动化功能,您可以自动化数据集成管道以按计划运行。 它将节省每次运行数据流以获取更新数据的手动工作。 此外,这将实现近乎实时的数据共享,从而加快决策速度并增强 BI 架构。
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Astera 在帮助组织优化数据共享能力方面有着悠久的历史。 例如,大型医疗机构 Cherry Health 使用 Centerprise 通过数据驱动的分析更好地服务患者。 通过使用自动化 ETL 作业,他们可以更快地将数据从 EHR 系统、临床应用程序和医疗设备移动到用于报告和 BI 的数据仓库中。
类似地,芝加哥联盟联盟 (ULCC) 也利用 Astera Centerprise 用于 ETL 和数据同步,以自动实现信息系统之间的数据移动。 结果,ULCC 在其主系统中创建同步数据库表所花费的时间减少了 70%。
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