数据驱动的组织依赖于商业智能(BI)工具，如谷歌云公司Looker，从数据中获得见解。然而，只有当这些见解来自可信的数据时，它们才具有真正的价值。与此同时，COVID-19大流行带来的工作场所实践的变化，更加强调维护敏捷数据运营和确保有效的数据治理。加强数据发现、帮助理解、促进数据所有者和消费者之间的协作以及确保遵守相关政策的需求从未如此迫切。
为了应对这些挑战，Collibra已经与Looker建立了本地集亚愽视频成，以确保双方客户能够结合各自的数据智能和商业智能平台的优势。新的集成确保业务分析师可以自动注册他们在Collibra Data Catalog中创建的Looker资产。亚愽视频亚愽视频Collibra数据目录作为一个协作平台来管理底层数据和用于从数据中获得见解的工具。
组合的解决方案支持以下几个关键用例:
- 注册和认证BI资产
- 促进合作
- 购买数据和分析
- 确保遵从性
- 管理云分析
注册和认证BI资产
数据目录传统上用于改进底层数据源数据的发现、理解、信任和可访问性。然而，组织正在日益扩大其目录的范围，以捕获用于从数据中获得见解的分析工具。这个新的集成使Collibra Data Catalog能亚愽视频够自动注册在谷歌Looker中创建的报告，以及组成这些报告的各个对象(仪表板、外观、磁贴和查询)。然后可以应用相同的治理技术来帮助提高分析过程的质量和一致性，以及这些过程所基于的数据。
促进合作
Collibra提供的内置协作功能使所有利益相关者能够共同促进数据智能。亚愽视频报告所有者可以立即访问一个平台，使他们的分析更容易被发现。通过捕获相关的元数据，例如报告中包含的数据集，Collibra为查看者提供丰富的上下文信息，以帮助他们理解分析。亚愽视频同样，通过整理用户反馈和覆盖认证程序，组织可以在分析过程中推广最佳实践——确保最佳报告被突出显示，认证分析可以重复使用。
购买数据和分析
业务分析师通常会花更多的时间定位和准备数据，而不是分析数据。亚愽视频Collibra确保这种情况不会发生。亚愽视频Collibra数据目录是对Looker的完美补充，因为它允许分析师快速找到正确的数据，并为分析做好准备和交付。除了购买数据，分析师还可以通过发现可以帮助他们完成日常任务的可比报告和分析资产来节省时间。通过重用认证报告中的组件，分析人员不仅有助于促进一致性，而且还避免重复工作;他们不需要重新发明轮子，而是可以专注于提供创新的见解。
确保遵从性
现代数据驱动的组织在如何使用数据方面面临一系列基于策略的限制。决定数据使用策略的规则可能因行业或司法管辖区而有很大差异。为了确保遵从性，组织需要了解哪些规则适用于哪些数据集以及在何种情况下适用。无论这意味着迎合数据主体的权利，抑制数据的特定使用(如销售或转让)，还是确保数据保留用于审计目的，Collibra都可以帮助组织采取以数据为中心的方法来实现合规。亚愽视频通过在柱级对数据进行分类，组织可以覆盖可用于确定访问控制的粒度使用策略。
管理云数据和分析
与lookker的集成是Collibra与谷歌云平台(GCP)更广泛合作伙伴关系的一部分，包括与GCP云数据和分析平台的其他组件的集成(更亚愽视频多信息，请参阅我们的论文解释)为什么治理基础对云数据平台至关重要)．Collibra和GCP共同合作，为亚愽视频组织提供了一个敏捷和可扩展的平台，用于获得数据驱动的业务洞察，并以数据智能平台为基础，确保对这些洞察的信任。
为自助式BI建立正确的基础
自助式业务智能已经成为现代数据驱动组织的关键功能。然而，要真正启用这种功能，组织需要有正确的数据基础。他们需要确保业务分析师能够轻松地找到正确、可信的数据来源(并检查他们是否有权访问这些来源)。它们需要通过提供对业务术语表和数据字典的访问来帮助分析师理解数据集并一致地解释关键术语。最后，他们需要整个组织围绕数据和分析进行协作，通过正式的认证流程利用专家的见解，并整理用户反馈，以获取人群的智慧。亚愽视频Collibra使这一切都能发生。与谷歌Looker的新本地集成确保联合客户能够真正获得两个平台的好处——支持基于可信、治理良好的数据开发的创新数据驱动业务洞察。
