数据管理包括收集、保护、企业和存储企业数据，以便对其进行分析以创建明智的业务决策。不幸的是，随着收集的数据越来越多，管理变得越来越具有挑战性和耗时。但不要失去希望。只要您知道该怎么做，就可以克服最大的管理挑战。
1.数据孤岛
数据往往来自不同的来源，跨职能团队很难完全访问。这意味着团队成员通常无法全面了解当前流程或策略的有效性，因此，重要的是隔离正确的数据并使其可操作，以获取见解、做出决策并在需要时调整策略。
克服数据孤岛的最大障碍是找到正确的解决方案来存储大量数据，同时允许轻松访问和使用。要使数据可供需要的人轻松使用，需要充足的存储资源，不同的团队成员可以以支持协作、可视化和知识共享的形式访问这些资源。
解决数据孤岛问题和改进数据分析的最佳方法是采用云优先、立即云策略。通过在云端托管所有相关数据，公司可以捕获和存储数据，并利用人工智能和机器学习技术进行快速分析，为决策提供信息。
2.数据复杂度
许多企业都背负着包含数千个表的海量数据模式，每个表都包含数百个列，这些列可能会也可能不会以人类可理解的术语命名。当数据工程师想要编写新的SQL查询来检索数据时，这会带来新的难题，他们不知道要访问哪些表或要引用哪些列。
戴维森指出，事实证明，生成式人工智能恰好非常擅长根据任务的英语描述编写SQL查询。不利的一面是，当模式非常大时，生成式人工智能往往会严重失败。检索增强生成(RAG)是一种很有前景的途径，并且正在积极研究如何使用它来改进在超大数据模式上编写的任务查询。
3.数据过载
多年来，人们一直建议企业收集尽可能多的数据，以防有一天这些数据被证明是有价值的。不幸的是，这通常会导致大量结构化和非结构化数据的积累，而缺乏任何命名约定、位置或数据治理的基础策略。现在，许多IT领导者在面临不断增加的存储费用时，却不知道哪些数据有用且有价值，哪些数据是垃圾。通常情况下，建立系统的人已经离开公司，而且真的不清楚发生了什么，现在，IT团队必须浏览数TB的数据，尝试了解哪些数据有价值，哪些数据没有价值，并制定管理策略。
深入挖掘以了解您的数据及其使用目标非常重要。然而，当有大量数据需要筛选时，挑战可能会令人畏惧。许多企业根本没有资源或时间来筛选大量数据并了解其价值。这就像清理你的车库一样。
解决这种情况的最佳方法是使用正式的数据管理策略，指定要保留和拒绝的数据类型。
4.数据质量差
数据质量差有多种形式，包括不准确、不一致、冗余和丢失数据。这些问题中的任何一个都可能破坏数据管理。
数据质量问题不仅代价高昂，而且可能有害。它们可能会使其他数据管理领域的努力基本上无效。成功的数据管理的基础在于内容级别和元数据级别的高质量、一致、准确和全面的数据。只有数据质量良好的企业才能期望数据管理的其他子类别有效发挥作用并提供价值。
确定企业的数据是否可用且值得信赖是一项重大挑战。数据在形状、大小和结构方面具有固有的多样性，需要全面的努力。当数据从多个人员、企业和流程流入时，对来源的有限控制可能会加剧复杂性。结合语言、文化和字母数字数据的自然变化，驯服数据成为一项重大且看似永无止境的挑战。
确保数据质量的承诺始于将质量作为关键战略目标。A5互联建议，有效的方法包括任命负责数据质量的执行领导，并为他们提供成功所需的预算和资源。关键行动应包括进行全面的数据评估、建立数据治理策略和规则、关注最关键的数据领域以取得早期成果，以及制定可衡量的指标和目标来跟踪和管理一段时间内的进展。
