如果沒有至少某種程度的元數據驅動的自動化，組織就無法充分利用數據驅動的戰略。

數據的數量和種類已經滾雪球，其速度也是如此。因此，與數據管理和數據治理相關的傳統流程（主要是手動流程）已經破裂。它們非常耗時且容易出現人為錯誤，使合規，創新和轉型計劃更加復雜，這在信息時代并不理想。

因此可以肯定地說，組織無法在沒有自動化的情況下獲得數據的回報。

數據科學家和其他數據專業人員可能會花費高達80％的時間陷入困境，試圖了解源數據或解決錯誤和不一致問題。

這需要時間并且更好地用于數據分析。

通過實施元數據驅動的自動化，跨行業的組織可以釋放其高技能，高薪的數據專業人才，專注于尋找商品：可操作的見解，將為業務提供動力。

BFSI行業中的元數據驅動自動化

銀行，金融服務和保險業通常比大多數人處理更高的數據速度和更嚴格的監管。這種官僚主義充斥著數據管理瓶頸。

當組織試圖使用非專用系統和工具時，這些瓶頸只會變得更糟。

例如，通過MS Excel電子表格手動管理企業數據倉庫的數據映射對于一家BSFI公司來說變得麻煩且不可持續。

在采用元數據驅動的自動化和自定義代碼自動化模板之后，它節省了數十萬美元的代碼生成和開發成本，并以更少的資源在更短的時間內完成了更多的工作。自動化解決方案的投資回報率在第一年就實現了。

制藥行業的元數據驅動自動化

盡管存在缺點，但用于管理數據映射的Excel電子表格方法在許多行業中都很常見。

但是，由于組織需要在當今的商業環境中處理大量數據，因此這種手動方法使得變更管理和確定端到端沿襲成為一項重大且耗時的挑戰。

總部位于美國的一家全球制藥巨頭在采用元數據驅動的自動化之前遇到了這些問題。然后，制藥公司能夠掃描所有源和目標系統元數據，并將其保存在單個存儲庫中。用戶現在可以在幾秒鐘內查看從源層到報告層的端到端數據沿襲。

總的來說，實施后節省了大量時間，總成本降低了60％。

保險業中的元數據驅動自動化

保險是另一個必須應對高數據速度和嚴格的數據監管的行業。此外，該領域的許多組織發現他們已經超出了他們的系統。

例如，使用CDMA產品集中數據映射的保險公司可能缺少某些關鍵功能，例如版本控制，影響分析和沿襲，這會增加成本，上市時間和錯誤。

通過采用元數據驅動的自動化，組織可以標準化ETL前數據映射過程，并通過更改和發布過程更好地管理數據集成。因此，內部數據映射和跨職能團隊現在可以輕松快速地訪問基于Web的數據映射和有價值的信息，如影響分析和沿襲。

以下是企業采用這種方法，實現卓越運營，交付時間縮短80％，以及在12個月內實現投資回報的故事。

非營利組織數據驅動的自動化

使用手動數據映射的組織引用的另一個常見問題是不斷膨脹的復雜性和隨后的混淆。

任何組織在沒有充分成熟的數據管理計劃的情況下擴展其數據驅動的重點，都會在某些時候經歷這種情況。

世界上最大的人道主義組織之一，在世界各地擁有數百萬會員和志愿者，面臨著這個問題。

它認識到需要一種標準化ETL前數據映射過程的解決方案，以使數據集成更加高效和經濟高效。

通過元數據驅動的自動化，組織將能夠在中央存儲庫中掃描和存儲元數據和數據字典，以及管理為企業數據倉庫提供數據的遺留系統的業務定義和數據字典。

通過采用這種方法，組織實現了所有IT開發和跨職能測試團隊的時間節省。此外，他們能夠更輕松地管理映射，代碼集，參考數據和數據驗證規則。

同樣，投資回報率在一年內實現。

通用的元數據驅動自動化解決方案

元數據驅動的自動化是任何組織都可以從中受益的一種能力- 無論是哪個行業，正如這里記錄的各種實際用例所證明的那樣。

在歐文自動化框架是歐文EDGE平臺，全面的數據管理和數據治理的重要組成部分。

有了它，數據專業人員意識到這些與行業無關的好處：

• 集中和標準化的代碼管理，所有自動化模板都存儲在受管理的存儲庫中
• 更好的質量代碼和最小化的返工
• 業務驅動的數據移動和轉換規范
• 基于最佳實踐的卓越數據移動作業設計
• 在數據準備，部署和治理方面具有更高的靈活性和更快的價值實現時間
• 跨平臺支持腳本語言和數據移動技術