当今对数据质量的理解涉及数据完整性。数据完整性是在准备和分析阶段实现的。
遵守
由于数据发现涉及广泛的分析，许多企业利用该流程来实现对 GDPR（通用数据保护条例）的数据合规性。
数据发现方法
与数据规范化和竞争分析等过程类似，数据发现过程因人工智能和自动化工具的兴起而得到了极大改善。
让我们看一下数据发现过程的两种方法以及从手动到自动发现转变的原因。
手动数据发现
在自动化数据发现工具发明之前，数据专家需要花 学生资料 费大量时间手动准备、映射和分析数据。
如今，自动化数据发现工具和人工智能共同加速了这一进程。手动数据发现涉及监控元数据和数据沿袭，以揭示数据集内的趋势。
在此期间，需要有关数据分类和数据沿袭的大量知识才能手动映射和组织数据。
自动数据发现
如上所述，由于自动化和人工智能技术的进步，自动数据发现的兴起极大地影响了智能数据发现的兴起，使其成为长期业务成功的必要实践。自动数据发现也通常被称为执行智能数据发现。
智能数据发现包括数据映射规范、数据流图、数据矩阵和构成战略数据方法的其他因素。
如今，人工智能能够使用机器学习算法以前所未有的方式可视化和映射数据。人工智能可以分析数据关系并检测模式，从而提供有价值的数据驱动洞察并加速公司的业务流程。
这一进步还提高了发现过程的可读性，使其成为一个更加面向业务用户的过程，而不仅仅适合数据专业人员。
自动化使销售团队、收购专家和其他业务用户能够找到相关的数据洞察。