雖然使用大數據的好處已得到公認，但非結構化數據的持續增長使許多組織不知所措。那是因為他們不知道如何以最佳方式管理和使用它來為企業創造價值。無論是用來指導業務決策，改進流程，開發新服務還是改善客戶體驗，大數據的不良使用和管理都可能損害業務。

如果您的數據倉庫和分析工具無法有效使用數據，則可能會導致基于不正確信息的糟糕的業務決策，或者糟糕的客戶體驗，從而降低品牌知名度，或者更糟的是，客戶將其拒之門外。

知道如何管理數據并在內部和外部充分利用它們的組織往往會表現得更好，并與客戶產生更大的信任和忠誠度。為了獲得準確，及時的數據來推動業務發展，您需要制定正確的流程。并且這些過程應使用自動化和編排來收集和評估數據，以確保在用于決策時可以信任該數據。

自動化–混亂中的協調

根據定義，大數據來自各種不同的來源，因此監視和緊密協調是關鍵。

通過自動化提取，轉換和加載（ETL）流程，您可以快速，自信和安全地從整個企業中提取數據，而無需考慮平臺或技術，并將其快速饋送到數據倉庫，OLAP和BI工具中。這意味著您將始終擁有所需的信息來指導決策，而無需進行任何其他人工操作。

現代工作負載自動化軟件還可以基于流程依賴性和業務需求集成來自多個源的數據。然后，借助可視化過程監控器和自動化文檔，可以將數據自動準確地發送到需要的位置和時間。

大數據毫不妥協

許多調度程序都使用“新的一天”方法，該方法需要每24小時停機一次，以便從舊工作活動中轉移數據和清除數據。這會損害甚至停止實時訪問大數據。

現代工作負載自動化通過使用基于規則的框架來檢測和響應異常來避免此問題。結果，該軟件自動響應事件并采取補救措施以保持流程的進行。無需人工干預或升級，這意味著您的大數據活動不會受到損害。

現代工作負載自動化帶來的另一個好處是，當通過新的來源和更有效的收集不可避免地將新數據添加到混合中時，它減輕了增加的錯誤和延遲風險。無需額外的人工操作，并且可以輕松添加相關的業務邏輯，以確保有效集成新數據。

現代工作負載自動化解決了與大數據收集和管理相關的許多挑戰。它提供了來自整個企業的快速，準確和安全的數據收集，格式化和存儲功能，而無需人工干預，強大的異常處理功能以及對數據狀態的高度可見性。

通過使用自動化來收集和管理大數據流程，您將真正利用其對業務的價值。

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