越来越多的解决方案提供商开始将受控数据发现的概念集成到他们的产品中。经过多年尝试将数据治理计划作为组织内更大的数据管理框架的一部分，软件供应商正在将类似的功能集成到他们的解决方案中。然而，现实并不那么简单。 图像越来越多的解决方案提供商开始将受控数据发现的概念集成到他们的产品中。经过多年尝试将数据治理计划作为组织内更大的数据管理框架的一部分，软件供应商正在将类似的功能集成到他们的解决方案中。然而，现实并不那么简单。组织需要了解数据发现或商业智能框架内的治理意味着什么，以便在软件选择和解决方案设计方面做出明智的决策。有时，组织认为受管控的数据访问是适用于所有分析用途的笼统声明。然而，现实可能大不相同。
在大多数情况下
受控数据访问是指在受管数据库或数据源集中访问的信息。这意味着受治理的数据访问是指在作为解决方案提供商产品的一部分的特定来源内访问的数据，但从外部访问的数据不在数据治理的参数范围内。组织面临的一些挑战如下： 为更广泛的用户提供灵活的数据访问，同时控制数据有效性 确保用户了解所 最新邮件数据库 访问数据类型之间的差异 限制对受管源的访问 开发一个迭代框架来管理数据质量 提供围绕非治理数据源的访问点所有数据进行交互 所有这些挑战也为组织提供了确定管理其数据的最佳方式的机会。如果没有受监管的数据访问点，用户就很难相信他们的分析。如果不信任数据，就几乎不可能确定指标是否准确。在许多情况下，人们知道他们不能信任他们正在访问的数据，因此不想使用他们的 BI 工具。无论工具是 Excel 还是某些高级 BI 工具，这都存在，除非存在数据治理。
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