几年来， 一直在企业数据战略的边缘发展，稳步获得追随者，并逐渐成为数据专业人士的关注重点。许多人认为，它现在终于要进入主流了。
来自企业的数据请求数量持续增长，并且没有放缓的迹象——这些请求越来越复杂和多变。因此， 承诺缩短从想法到洞察（从业务需求到模型和图表创建）之间的分析周期，这可能正是压力重重的数据团队所需要的。
但如果真是这样，很多人首先会问 是什么？它从 伯利兹电话号码数据 何而来？它究竟如何推动企业数据战略的发展？
什么是 ？
的知识遗产得到了专业的报道 团队提供，但总而言之，它 不仅仅是 数据的 。
它确实大量借鉴了 来优化代码构建，改进 数据质量 并缩短分析应用程序的上市时间。与 一样，它也促进了自动化工具的采用，并避免了孤立的团队，转而采用跨职能团队。
但它还引入了敏捷方法，使数据团队能够更快地响应业务需求，迭代发布以实现快速创新。它甚至植根于精益制造，利用统计过程控制 来自动化数据管道管理和监控（分析的“操作”方面）。在此过程中，它引入了持续 数据治理 和质量保证——对于加快生产间隔至关重要。