此篇文章中，我們將詳細探討數據民主化，從其定義到利弊，並提供一些使用它來增強數據能力的方法。
爲什麼要數據民主化？
決策者在決策之前是否會想要儘可能多的數據？沒有人會想因爲決策中缺乏數據的完整性、準確性而成爲“瞎子”。這就是數據民主化的全部意義。就像定義描述的一樣，它爲不熟悉數據處理的最終用戶提供了訪問和分析信息的方法，從而可以更快地進行決策。由於這些人不是數據專業人員，因此他們使用自助服務分析（包括可視化，報告和BI工具）來處理數據。
數據民主化爲業務分析人員和商業智能專業人員提供了支持，這樣他們不必一直依賴數據科學家，從而使結果的交付更加容易，加快企業IT決策的速度。它還使非技術員工能夠發展技能並與他人共享知識。
數據民主化也有挑戰
任何事物都有雙面性，數據民主化也伴隨着一系列障礙。非技術員工所提供的結果可能由於其缺乏數據科學知識而不夠全面。 即使非技術人員知道如何使用數據，在孤立的應用程序中查找相關數據也可能花費很長時間，以至於數據的完整性因時間而失真。
解決這些挑戰的一些方法：
- 制定和執行數據治理策略，允許數據可以授權給指定的相關人員；
- 創建全面的數據目錄以幫助進一步的協作工作。
這裏有一些不錯的文章，涉及爲何需要數據民主化以及組織採用這種方法的方式。
1. 什麼是數據民主化？超級簡單的解釋和主要利弊
文章：https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/07/24/what-is-data-democratization-a-super-simple-explanation-and-the-key-pros-and-cons/#48fc32dd6013
內容梗概：
什麼是數據民主化？
爲什麼要進行數據民主化？
有關數據民主化的擔憂
推動數據民主化的技術創新
數據民主化是一個演進
短評：除了提供競爭優勢外，數據民主化還使員工能夠對分析後採取的行動負責，從而增強了員工的能力。如果解決了諸如數據完整性和重複性之類的挑戰，它很可能改寫整個決策模式。
2. 建立數據民主化策略時應考慮的因素
文章：https://www.ironsidegroup.com/2019/01/15/what-to-consider-when-building-your-data-democratization-strategy/
內容梗概：
推進數據民主化項目時，有很多地方可能出錯，包括：信息獲取、數據孤島、主數據管理、數據安全、制定策略等。文章提出了潛在問題，併爲避免這些問題提供了指導。
短評：制定數據民主化戰略帶來了一系列挑戰，但是實施生物模式戰略可以解決其中的一些問題。 生物模式策略涉及利用數據科學家的現有工作，並嘗試其他方法來解決新問題。 爲了增加此策略的價值，組織必須將BI工具、主數據管理解決方案、數據倉庫、數據安全性和人員培訓納入其整體策略。
3. 幫助您從數據民主化中受益的5種最佳實踐
文章：https://www.astera.com/type/blog/5-best-practices-to-achieve-data-democratization/
內容梗概：
瞭解整個數據生態系統
使數據對所有人可用
馴服舊數據
爲用戶提供自助服務分析
培訓員工如何最佳使用數據
短評：爲避免與文化、數據治理有關的障礙，處理數據的業務用戶必須足夠熟悉其組織的數據生態系統。這不僅使他們能夠通過數據集成系統釋放和使用可用數據，而且還將有助於將其知識轉移給協作者。
4. 您的企業應如何，以及爲何使數據科學民主化
文章：https://tdwi.org/articles/2019/01/29/adv-all-democratizing-data-science.aspx
內容梗概：
數據科學項目要求
如何使數據科學民主化
支持數據科學民主化的工具
民主化將如何改變數據科學
短評：實施數據民主化策略時要遵循的另一種方法是，首先確定每個數據科學項目的業務目標和領域。這將有助於適當地轉換將在機器學習模型中使用的數據並獲得有意義的結果。
5. 數據民主化？從以數據爲中心的架構開始
文章：https://gcn.com/articles/2019/05/13/data-democratization.aspx
內容梗概：
以數據爲中心的體系結構具有五個關鍵屬性：快速交付共享數據、按需和自動化、異常可靠和安全、設計混合、不斷髮展和完善。
短評：爲了使數據民主化策略起作用，組織的數據體系結構必須聯通各類應用程序之間的的數據。但是，現實問題（例如使用舊存儲系統、以及內部部署、雲應用程序中的數據、分佈式存儲）使數據聯通變得極爲困難。爲了克服這個問題，應該採取混合雲策略。
商業智能分析工具
儘管數據民主化提供了使員工更加有責任感的使用數據的方式，但是如果不採取適當的措施，它仍有可能適得其反。通過全面的分析和持續的評估，數據民主化可以被證明是成功的。
ManageEngine的Analytics Plus是一款將BI引入IT管理領域的數據可視化工具，更能與ServiceDesk Plus等IT服務管理工具集成，幫您更好地閱讀、理解、分析各種數據，在各種人員角色之間共享數據，助力企業決策；其簡單易用，自助化的設計，讓您不用成爲數據專家也能輕鬆玩轉數據。