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虽然使用大数据的好处已得到公认，但非结构化数据的持续增长使许多组织不知所措。那是因为他们不知道如何以最佳方式管理和使用它来为企业创造价值。无论是用来指导业务决策，改进流程，开发新服务还是改善客户体验，大数据的不良使用和管理都可能损害业务。

如果您的数据仓库和分析工具无法有效使用数据，则可能会导致基于不正确信息的糟糕的业务决策，或者糟糕的客户体验，从而降低品牌知名度，或者更糟的是，客户将其拒之门外。

知道如何管理数据并在内部和外部充分利用它们的组织往往会表现得更好，并与客户产生更大的信任和忠诚度。为了获得准确，及时的数据来推动业务发展，您需要制定正确的流程。并且这些过程应使用自动化和编排来收集和评估数据，以确保在用于决策时可以信任该数据。

自动化–混乱中的协调

根据定义，大数据来自各种不同的来源，因此监视和紧密协调是关键。

通过自动化提取，转换和加载（ETL）流程，您可以快速，自信和安全地从整个企业中提取数据，而无需考虑平台或技术，并将其快速馈送到数据仓库，OLAP和BI工具中。这意味着您将始终拥有所需的信息来指导决策，而无需进行任何其他人工操作。

现代工作负载自动化软件还可以基于流程依赖性和业务需求集成来自多个源的数据。然后，借助可视化过程监控器和自动化文档，可以将数据自动准确地发送到需要的位置和时间。

大数据毫不妥协

许多调度程序都使用“新的一天”方法，该方法需要每24小时停机一次，以便从旧工作活动中转移数据和清除数据。这会损害甚至停止实时访问大数据。

现代工作负载自动化通过使用基于规则的框架来检测和响应异常来避免此问题。结果，该软件自动响应事件并采取补救措施以保持流程的进行。无需人工干预或升级，这意味着您的大数据活动不会受到损害。

现代工作负载自动化带来的另一个好处是，当通过新的来源和更有效的收集不可避免地将新数据添加到混合中时，它减轻了增加的错误和延迟风险。无需额外的人工操作，并且可以轻松添加相关的业务逻辑，以确保有效集成新数据。

现代工作负载自动化解决了与大数据收集和管理相关的许多挑战。它提供了来自整个企业的快速，准确和安全的数据收集，格式化和存储功能，而无需人工干预，强大的异常处理功能以及对数据状态的高度可见性。

通过使用自动化来收集和管理大数据流程，您将真正利用其对业务的价值。

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