自动数据摄取的4个理由

自动数据摄取加快产品上市速度

2016年，55%的B2B公司表示，无法及时合并各种来源的数据实际上阻碍了他们实现这些目标。这是不言而喻的，分析项目往往要比人们预期的时间长三倍。

通常，企业花时间做分析准备，但如果不能足以顺利或高效地完成数据摄取和数据准备，就没有用来分析的数据，从而延迟最初的目标。如果产品不能及时投放市场，企业会失去竞争优势。

自动数据摄取提高扩展能力

步入自动数据摄取领域可能令人感到无所适从，特别是准备采用数据科学和机器学习方法。好消息是，从小处着手很容易推进自动化过程–选择一两个数据源，依靠行业最佳实践找出实现自动化的最佳方式。

随着时间的推移，当逐渐运用自如并节省出时间之后，可进一步扩展自动摄取更多数据。

随着自动化范围的扩大，自动化变得更加容易，尤其是采用自助服务工具的情况下。当确定新的数据源时，如果有可以用来帮助建立数据源的自助式自动化工具，中心IT部门不必为数据源配置实施每一个请求。

当部分基础架构或服务请求发生变化时–这是不可避免的，这种扩展性尤其有利。

虽然自动摄取过程可能需要一些手动调整，但不必浪费宝贵的时间和资金重新培训团队改变摄取方法。相反, 可以顺利执行操作，显著减少中断。

自动数据摄取将重点转移到必要的工作

准备是任何项目的关键，但想象一下，取得结果之前，4/5的时间花在繁琐的任务上。数据科学家反复指出，他们工作中最不感兴趣、最不想做、或最具挑战性的是数据准备–数据摄取的一部分，为分析准备数据。

统计结果显示，分析项目80%的时间用于这项任务，而不是更具广泛挑战性的应用或开发特定算法分析结果。

相反，专家数据团队忙于处理繁琐的任务，例如，从各种应用程序中抽取数据，用自定义代码转换格式，以及将数据加载到各种孤立的系统中。

通过系统自动化，数据科学家可以解放出来执行自己和公司希望他们做的工作：分析，从而引领市场变革和改进。

 自动数据摄取降低风险

我们理解数据是商业智能和策略的关键。今天，没有它，您将很快被更具竞争力的企业排挤到一边。这种风险是企业承受不起的。

自动数据摄取还可以减轻其他风险：抽取、转换和加载数据时出现人为错误。无法及时收集数据造成落后。(这可能导致一种极端情况，要想追赶只有一种方法收集数据–浪费大量资源。) 企业可能达不到预想目标。

对于所有这种情况来说，自动数据摄取可以提高效率，从而节省时间和资金。扩展能力越强，越容易加入更多数据，而不会危及产品上市速度的目标。自动数据摄取有助于提高扩展能力和效率。

还需要数据摄取的理由吗? 数据部门将对您更满意! 通过减少繁琐的任务，员工可以专注于他们喜欢的工作–数据带来的挑战和提取数据中的信息。