深入发现推动数据治理

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数据是用户获得新商机和新体验的关键。但是,使用没有深入知识的数据可能导致错误的决策,错失的机会和负面的结果。

但是有一种更好的方法:机器学习技术与分类,分类和实体相关性相结合,创建了一个自动数据发现模型。这种“深度发现”可以运行无监​​督的流程,该流程将创建所有数据的完整目录,并告诉您该数据是谁的数据,它是什么以及与之相关的信息。这使数据专业人员摆脱了繁琐的手动标记和标签工作,使他们能够专注于使用数据为组织增值。

加入BigID的Dan Sholler并学习:

1.为什么大多数目录未包含所有数据
2.无监督发现的步骤:对数据进行分类,分类和关联
3.如何使用发现来驱动治理和策略
4.如何建立自动化且可重复的数据目录

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