能夠更快速取得可信賴的分析洞察，毫無例外
資料是您成功的關鍵，但傳統的資料管理方法，常常緩不濟急、耗費人力，且易於出錯。因此如何在適當的時間內，正確的將資料準備好 ，將會成為一項大挑戰。透過導入 DataOps，您可以將資料處理流程從頭到尾自動化，將繁複費心的任務交給SAS，您就可以專注在取得分析成果。
為何選擇 DataOps？
在數據分析和 AI 專案中，品質不佳的資料會導致企業做出錯誤的商業決策，大多數組織都表示，確保資料品質和資料可靠性是一項重大挑戰，而導入 DataOps 即可透過簡化的流程改變這種困境，並且更快速地沿著資料處理流程(data pipeline)移動資料，持續提供可行的分析見解和可實證的商業價值。
63%
的資料取用者認同資料在組織取用或分析時已過時。1
80%
能夠預期在實現 DataOps 後，將減少資料和數據分析的錯誤。2
60%
的組織將在 2023 年前開始實作 DataOps。3
1 DataOps 困境：調查揭露資料供應鏈中的落差，451 Research，2021 年 8 月
2 IDC Futurescape 2021，IDC #US469204203
3 IDC Futurescape 2021，IDC #US46920420
DataOps 如何讓 CDO 受益
建置真正的資料驅動組織架構
將資料和數據分析的執行，擴大到每個人，進一步建立對「數據分析」和「資料管理」的信心。
確保資料隱私和保護
擁有強大的資料管理分針，能夠將完整的政策方針，應用於企業內的資料使用，以確保資料管理和個人隱私的合規性。
整合多個數據孤島間的資料
簡化資料整合流程，並鼓勵企業與技術團隊之間的協作，藉此 360 度統一檢視組織內的資料。
衡量專案績效
透過資料共用、資料品質、資料創造營收和客戶體驗相關的關鍵效能指標，以及監控數據分析的投資報酬率，以衡量資料方案的有效性。
DataOps 如何讓資料工程師受益
以更少的時間尋找與修正資料
無論身在何處，都能快速存取資料取用者所需的資料，以輕易的管理新的、即將到來的，或是複雜的資料需求。
自動化資料準備及處理流程(pipeline)
尋找自動化資料建置流程的方法。
縮短新數據分析需求的週期時間
簡化從資料到洞察的端對端流程，並鼓勵企業與技術團隊之間的協作。
重複使用資料數據分析元件
在資料工作流程中，重複使用現有程式碼的工具和流程。提升您的在資料處理流程(data pipeline)中寫程式的速度。
SAS 如何推動 DataOps
釋放高階生產力
讓多學科團隊能夠共用數據分析資產，並在安全可控的環境中促進順暢的協作。
縮短端對端週期時間
在數據分析價值鏈中，協調複雜的資料處理流程(data pipeline)，以加快取得洞察的時間。
集中化資訊治理
透過現成的資料目錄，發掘最適合您企業需求的資料。
讓資料存取普及
為平民資料分析師和企業用戶提供自助式資料存取，以減少數據孤島。
具備可檢視性的整合平台
即時掌握複雜的資料工作負載，以減少數據分析的錯誤，並提高資料操作的生產效率。
透過自動化建立信任
透過測試自動化，確保全天候的資料品質控制，藉以消除日常的工作流手動監控。
持續交付和版本控制
透過與 GIT、Jenkins 和 Airflow 的開放式程式碼整合，實現持續的數據分析部署和集中式版本。
減少資料工程師過勞
透過找出並消除資料瓶頸的方式，實現高效生產力，並快速回應新的數據分析請求。
識別、管理和保護個人資料
透過資訊隱私評估，來評估資料的適用性，同時確保機密資料的管理和監控。
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我們可以助您一臂之力。請告訴我們一些關於您的資訊，SAS DataOps 專家將與您聯絡，以瞭解您的特定需求並回答任何問題。
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