此篇文章中，我们来聊一聊数据民主化，从其意义到利弊，最后提供一些使用它来增强数据能力的方法和工具。
数据民主化
决策者都希望在决策之前获得尽可能多的数据，没人想因为决策中缺乏数据的完整性、准确性而成为“瞎子”。这就是数据民主化的全部意义。就像定义描述的一样，它为不熟悉数据处理的最终用户提供了访问和分析信息的方法，从而可以更快地进行决策。由于这些人不是数据专业人员，因此他们使用自助服务分析（包括可视化，报告和BI工具）来处理数据。
数据民主化的好处
数据民主化为业务分析人员和商业智能专业人员提供了支持，这样他们不必一直依赖数据科学家，从而使结果的交付更加容易，加快企业IT决策的速度。它还使非技术员工能够发展技能并与他人共享知识。
数据民主化也有挑战
任何事物都有双面性，数据民主化也伴随着一系列障碍。非技术员工所提供的结果可能由于其缺乏数据科学知识而不够全面。即使非技术人员知道如何使用数据，在孤立的应用程序中查找相关数据也可能花费很长时间，以至于数据的完整性因时间而失真。
解决这些挑战方法
可以通过以下方法解决以上的挑战：
制定和执行数据治理策略，允许数据可以授权给指定的相关人员。
创建全面的数据目录以帮助进一步的协作工作。
商业智能分析工具
尽管数据民主化提供了使员工更加有责任感的使用数据的方式，但是如果不采取适当的措施，它仍有可能适得其反。通过全面的分析和持续的评估，数据民主化可以被证明是成功的。
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