当公司着手解决冗余数据在组织中蔓延的问题时，将复制管理作为业务类别创建

十年（和一次大流行）之后，数据蔓延遍及多云环境。随着“在家工作”迅速成为“随处工作”，利用云提供快速，安全的数据访问已成为当务之急，云采用的一种途径是“提升并转移”策略，其中一切都从本地迁移到云中。但这有局限性，您想要做的就是使用当前使用的相同数据库，相同应用程序-避免移动所有东西的巨额且昂贵的成本，然后能够使用云原理在这些数据库上进行操作，云对象存储，并具有相同的性能水平。

帮助客户应对复制数据挑战不断增加的成本，以管理重复的物理实例

这一切都意味着开发团队可以处理新数据，而无需制作物理副本，从而需要更少的存储空间并借给更敏捷的工作流程，打破数据孤岛需要正确的工具。您希望能够从任何地方访问所需的任何数据，并知道它们是正确的数据，并将您的业务流程从异步业务流程转移到尽可能同步的状态，而且，您只能通过实时数据管理实现自动化。

解决方案是用单点事实建立一致的数据管道

您必须具有识别数据的流程和步骤，要去往何处，并且本质上要有一个托管数据计划，该计划将数据从原地转移到需要去的地方，并在该结构中共享元数据，存在的数据副本越少……则系统变得越不复杂，了解有关该公司不断发展的架构的更多信息，以应对通过自动化服务扩展数据保护的挑战。

将信任指标集成到其数据集成平台中

为了在竞争激烈的市场中脱颖而出，算法可根据数据质量，受欢迎程度和用户定义的排名等因素评估数据信任度，立即评估组织数据的可靠性，以帮助公司在日益蔓延的内部部署和云环境中解决数据完整性问题，评估的数据进行了索引，优化和质量认证，以帮助组织加速向云的迁移并更可靠地遵守法规，高管调和不同的意见可以得到他们数据健康程度的分数，用户可以确信自己的数据值得信赖，开发人员希望确保他们可以获得自信的数据。

信任评分会在加载数据集时自动为它们建立索引，以提供使用数据之前的健康状况

可以在多云，本地和混合云环境中评估数据，包括云数据仓库和领先的商业数据湖，用于计算数据信任度的度量包括有效性，流行性，完整性，可发现性和使用率，它的数据结构还可以通过推荐使用机器学习技术的语义意识进行适当的转换来自动解决数据问题。

许多组织都在努力应对因COVID-19大流行而带来的信息治理实践的重大破坏

曾经安全地保存在公司服务器上的数据已散布在不受控制的家用PC，云文件共享和移动设备的网格中，许多公司都在进行某种形式的数据质量评分，但没有采用全部选择，他们没有考虑使用和可发现性，您可以获得的质量得分，但这并不意味着人们会信任数据，这将是一种有效的算法，可用于根据客户的输入不断改进数据集，信任分数是切入点，然后有一个闭环，您可以在其中不断提高该分数。