面向电信、媒体和科技行业的数据管理解决方案
了解 SAS 如何帮助 TMT 组织通过无缝数据连接性、增强的转换和强大的管理功能，实现不同数据的统一化。
业务挑战
与其他行业一样，电信、媒体和科技 (TMT) 行业也面临着数据孤岛和多种格式的数据源混合使用的问题。再加上前所未有的数据量、数据集的规模、非结构化数据源的复杂性和普遍性，以及第三方 Cookie 的逐步淘汰，情况变得更加复杂。
社交网络、博客、视频博客、群聊、文本、照片和视频帖子的使用愈加广泛，而且 TMT 公司也需要根据数据实时采取行动，这让非结构化数据成为一个严重的问题。如果不能实时采取行动，数据就会失去相关性，企业就会失去商机。
SAS 数据管理如何提供帮助
SAS 提供了统一的单个数据管理框架和自动化流程 – 从数据收集和聚合到数据验证和清理。我们的公共部门分析软件提供十分完善、精细的数据管理功能，包括：
- 数据质量和数据整合。合并来自内部和外部数据源的数据，追踪数据沿袭，并使用嵌入式数据质量工具减少错误和不一致。
- 数据准备。在自助服务环境中准备数据以进行分析和报告，而无需编码或 IT 部门的帮助。减少准备数据的时间，以将更多的时间用在分析数据上。
- 数据治理通过统一的策略和流程，减少数据管理的时间，确保您的数据与当前的政策和监管要求保持一致。
- 个人数据保护。满足客户对个人数据安全的需求。完全了解和监控数据状态。致力于实现 GDPR 和其他隐私法规合规。
- 数据联合和数据管理。使用虚拟数据环境消除数据集成的复杂性，在简化管理和安全保障的同时，以用户友好的格式提供完整的数据视图。
为什么选择SAS?
SAS 为您提供所有企业数据的完整、集成且可信任的视图。您可以在需要时访问所需的数据，并消除重复的冗余工具和系统。SAS 可帮助您：
- 使用内置的数据剖析工具发现并解决数据质量问题，确保所有内部和第三方数据均保持干净，并以不产生冗余的方式对其进行管理。
- 抛弃零散琐碎的数据管理方式，使用单一产品集进行数据访问、整合、质量、治理和主数据管理。
- 从大规模的非结构化数据（来自文档、电子邮件、社交媒体源等）中获得分析洞察。