想想你的日常生活。它有多少围绕技术？我们生活在一个持续连接的世界里。数据是我们开展业务的核心：
作为消费者，您希望公司使用数据为您提供个性化的无缝购物体验。
作为经理，您依靠数据来帮助您做出更明智的业务决策，从而在降低成本的同时增加收入。
上述场景的问题在于，他们做出了非常崇高的假设，即数据易于访问和操作。但通常情况并非如此。
我们从组织中听到的三个常见数据问题
各组织都在发生数据危机。虽然存在缺陷，但传统的数据管理方法（ETL和MDM）运行良好，因此可以产生一些数据感。但是数据收集的增长速度远远超过了这些方法的有限能力。
此外，缺乏有效且经济实惠的方法来大规模处理数据掌握的教育，这可能是非常昂贵的（当依赖旧方法时）。许多组织根本没有资源来投资这个看似无法克服的问题，也没有意识到存在替代解决方案，因此他们可以通过他们可以管理的任何数据来走一条狭窄的道路。
由于上述原因，组织中的利益相关者在尝试访问其数据时不断面临挑战。以下是我们听到的四种最常见的挣扎：
问题1：准备数据需要太长时间
企业需要实时做出决策。这就是为什么他们依赖这些关键决策的数据是最新的至关重要。但ETL和MDM数据主控方法需要时间。这些流程围绕着非常费力的规则创建，并且可能需要数月甚至数年才能理解数据。
问题2：我无法分析数据
比延迟数据更糟糕的是数据不完整; 用户只获取部分数据（最容易访问的部分）。这迫使利益相关者在不知道整个客户故事的情况下做出假设，从而使他们的决策充其量存在缺陷，并且在最坏的情
由于数据母版制作方面的限制，不完整的数据对于许多组织而言太过普遍。造成这种情况的原因有很多，从跨越各种系统的数据到没有合适的工具或业务专家来有效地掌握它。
问题3：我不相信我们的数据
访问数据是一个问题，能够收集可靠的见解是另一个问题。许多组织都知道，由于有限的业务专家参与和不稳定的数据挖掘，他们的数据完全不可靠。这是一个更糟糕的情况，因为投入到数据母带制作中的时间和金钱被浪费了。
在房间里的Quintillion英镑大象
上述三个问题在收集大量数据的组织中很普遍。因此，利益相关者必须依靠预感或使业务流程基本保持不变且效率低下。随着数据收集的增长，这个问题只会越来越严重。
据“福布斯”杂志报道，每天创造的数据量惊人的2.5亿个字节，仅在过去的两年中就生成了超过90％的数据。是的，你没看错。
世界各地的组织创建和收集的数据是不可理解的。我们应该使用相同的数据母版制作方法，这是过去二十多年来一直是行业标准的理由。
这就是使用现代流程和技术通过新镜头查看数据问题的必要原因。在机器学习的支持下，灵活的数据控制方法完全改变了流程，使其变得简单，高效和有效。
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