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此外，几十年来，数据生成量呈指数级增长。如今，每个业务流程都需要自己的软件，从而产生越来越多的数据。应用程序将每个操作记录在其本地数据库中，而挖掘新创建的数据资产的障碍也浮出水面。

在过去的几十年里，定义数据的词汇表特定于创建数据的业务流程。 成离散的词典，以供使用数据的系统使用。质量保证通常不存在。如上文宇航员示例所示，一个业务功能可以 阿富汗手机号码数据 使用的数据可能无法被其他业务功能使用。而对于原本可以实现优化的功能而言，原始业务流程数据的可访问性充其量是有限的。

复制难题
为了解决这个问题，工程师们开始复制原始数据库，因为直到最近，这都是最好的选择。然后，他们转换这些副本以满足消费功能的要求，应用消费功能独有的数据质量规则和补救逻辑。他们制作了许多副本，并将其加载到多个数据仓库和分析系统中。

结果如何？数据集副本泛滥，组织中的某些部门认为这些副本“不干净”，导致他们搞不清楚哪个副本是正确的。如今，公司在数据中心和多个云中的运营数据存储、数据库、数据仓库、数据湖、分析沙箱和电子表格中拥有数百份源数据副本。然而，首席信息官和首席数据官既无法控制生成的副本数量，也不知道哪个版本才是真正的事实来源。