此篇文章中，我們來聊一聊數據民主化，從其意義到利弊，最後提供一些使用它來增強數據能力的方法和工具。
數據民主化
決策者都希望在決策之前獲得儘可能多的數據，沒人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。
數據民主化的好處
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。
解決這些挑戰方法
可以通過以下方法解決以上的挑戰：
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。
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。
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