直到現在，企業數位化轉型中資料的管理和使用並沒有為員工提供太多的便利，尤其是與員工使用資料搜尋資訊，或者使用大眾點評搜尋自己喜歡的餐廳時獲得的體驗相比。
作為消費者，我們對資料發現和選擇抱有很高的期望。 我們希望我們的網路能夠提供廣泛的資訊目錄，使我們能夠輕鬆檢索和分類資訊，並快速找到我們想要的內容。 然而，時至今日，我們在工作中獲得的資訊廣度仍未達到上述**的水平。
那麼，有什麼變化嗎？ 許多組織正在幫助員工更輕鬆地發現和訪問安全、可信和高質量的企業資料，以便他們能夠利用這些資料來發現解決問題、創新和增加收入的新機會。
資料是數位化轉型的核心要素，如果員工難以找到他們需要的正確資料，他們的數位化轉型計畫將達不到要求。
企業資料通常分散在數百個雲和本地系統中，包括傳統的事務資料庫、電子產品、基於雲的營銷系統和資料湖。 新的資料來源和應用程式（例如物聯網、人工智慧等）的出現增加了資料環境的複雜性。
無論是改善客戶體驗、為決策提供分析見解，還是將業務遷移到雲端，這都取決於員工跟蹤相關資料並了解其質量和來源的能力。 而且，根據許多專家的說法，保守估計表明，企業的資料量將每兩年翻一番，挑戰將變得更加複雜。
事實上，隨著公司開始實施雄心勃勃的數位化轉型計畫，許多本應有價值的資料都沒有得到充分利用，甚至沒有得到利用。
波士頓諮詢集團合夥人兼董事總經理Shervin Khodabandeh指出：“大多數機構只使用他們有權訪問的一小部分資料。 雖然他們不斷收集和儲存數 TB 的資料，但根據我的經驗，實際使用的資料中只有不到 5%。 ”
理想情況下，業務使用者和 IT 使用者應該盡可能輕鬆地搜尋企業資料和大眾點評搜尋。 此外，使用者應該能夠看到其他使用者對它的看法並將其用作參考。
為了做到這一點，我們需要以某種邏輯的方式對企業資訊進行編目和分類，以實現資訊的“大眾化”使用。 也就是說，使資訊可供業務使用者、資料科學家、應用程式開發人員和其他業務人員使用。 語義搜尋使非技術部門的業務分析師能夠進行自助訪問，就像消費者按品牌、顏色和其他屬性篩選零售商品一樣。 使用者還應該獲取資料的上下文，包括資料的誰、資料與誰相關聯以及資料的質量如何，以便理解和信任資料。
無論資料位於企業中的哪個位置，使用者都可以搜尋結果，因為搜尋操作由智慧型資料目錄驅動，智慧型資料目錄是乙個涉及清單資料的技術層，使使用者能夠訪問儲存在雲中和本地的清單資料。 人工智慧和機器學習使資料目錄變得“智慧型”，具有自動標記、極高的準確性、資料相似性分析和沿襲定義。 最重要的是，在數位化時代，它可以滿足企業資料管理在速度、處理規模、自動化和洞察力等方面的需求。
研究和諮詢公司埃克森集團（Eckerson Group）在乙份報告中指出：“在當今世界，沒有資料目錄的資料管理是一種不明智和不切實際的做法。 我們正在迅速進入乙個新時代，在這個時代，溝通、協作和眾包將成為資料管理的支柱。 ”
如果沒有一致、全面和準確的資料，數位化轉型目標就無法實現許多領域，例如：
為高階分析奠定基礎。 資料科學家通常將 80% 的時間用於查詢資料，而將 20% 的時間用於人工智慧、機器學習和建模。 資料目錄通過快速發現和訪問資料來扭轉這一比例，幫助資料科學家和業務分析師利用可信資料來提供資料驅動型決策所需的見解。
打造以客戶為中心的完整體驗。 資料存在於企業的每個角落，如果您想以客戶為中心，那麼 360° 全方位檢視所有資料來源非常重要。 通過識別客戶資料的所有主要元素，資料目錄為更個性化的互動和更好的客戶體驗奠定了基礎。
實現無縫雲資料遷移。 現在，遺留系統的安全性和成本的神話已經被徹底打破，大多數組織，包括醫療機構和機構，已經開始向雲端邁進。 但是，將本地資料倉儲遷移到基於雲的替代環境（如 Amazon Redshift、Google Big Query、Microsoft Azure SQL 資料倉儲和 Snowflake）並不像撥動開關那樣容易。 資料編目可幫助架構師首次了解資料環境、評估資料質量、選擇要遷移的正確資料並了解下游影響，最終加速雲資料倉儲的現代化。
確保資料治理和資料私隱。 如果企業不了解它擁有哪些資料、資料駐留在何處以及如何允許使用這些資料，它將無法滿足現有和即將出台的資料安全和私隱法規。 資料目錄提供的資料發現功能對於識別和管理治理控制下的資料以及建立對客戶、員工和其他關鍵利益干係人的信任至關重要。
數位化轉型可以採取多種形式，包括以客戶為中心的商業模式、物聯網和人工智慧專案、員工支援、基於任務和資料依賴的專案，各種專案都在世界各地的首席執行官和董事會的議程上。 基於企業資料目錄的智慧型資料管理能力，為數位化轉型奠定基礎，幫助企業在不斷變化的環境中生存和發展。