大数据构成挑战?数据治理提供解决方案

发布时间:2019.01.23来源:亿信华辰浏览量:37次标签:数据治理


大数据导致许多组织的复杂性,不仅仅是因为他们收集的数据量很大,而是因为他们收集的数据种类繁多。

大数据通常包含从社交媒体网络,互联网连接的传感器等流入企业的非结构化数据。但是,许多组织的数据操作并非旨在处理大量非结构化数据

处理大数据的数量,速度和种类使许多组织重新思考他们如何存储和管理他们的数据。一个完美的例子是数据仓库。在您的组织中构建和管理数据仓库的人员构建了当时对他们有意义的东西。他们了解哪些数据存储在哪里以及为什么存储,以及业务部门和应用程序如何使用它们。

大数据时代为一些组织的数据操作引入了廉价的数据湖,但随着大量数据流入这些湖泊,许多IT部门发现自己正在管理数据沼泽。

在一个完美的世界中,您的组织会将大数据视为任何其他类型的数据。但是,唉,世界并不完美。实际上,实用性和人性干预。许多新技术在首次采用时与其他基础设施分离。

“新技术经常在真空中进行,然后建立在筒仓中,”erwin,Inc。产品营销总监Danny Sandwell说。

这使许多组织拥有并行的数据集合:一个用于所谓的“传统”数据,一个用于大数据。

这个结果有一些问题。首先,IT领域的孤岛历史悠久,使组织无法了解他们拥有什么,在哪里,为什么需要它,以及它是否具有任何价值。它们还有增加成本的趋势,因为它们不共享通用IT资源,导致冗余的基础架构和复杂性。最后,筒仓通常意味着风险增加。

但另一个原因是大数据和传统数据的并行操作没有多大意义:用户根本不关心。

在一天结束时,您的用户希望访问他们完成工作所需的数据,以及IT是否认为大数据,小数据或中型数据并不重要。最重要的是数据是正确的数据 - 这意味着它是准确的,相关的,可用于支持或反对决策。

数据治理如何将大数据转化为普通数据

根据erwin和UBM 2017年11月的一项调查,21%的受访者表示大数据是其数据治理计划的推动者

在当今数据驱动的世界中,数据治理可以帮助您的企业了解它拥有的数据,数据有多好,它在哪里以及如何使用。erwin / UBM调查发现,52%的受访者表示数据对其组织至关重要,并且他们制定了正式的数据治理策略。但几乎同样多的受访者(46%)表示他们认识到数据对组织的价值,但却没有正式的治理策略。


数据治理的整体方法包括这些关键组件

  • 一个企业架构 组件是重要的,因为它把IT和业务,测绘公司的应用和相关技术和数据业务功能,他们能。通过将数据治理与企业体系结构相集成,企业可以在与企业战略的连接环境中定义应用程序功能和相互依赖性,从而优先考虑技术投资,使其与业务目标和策略保持一致,从而产生预期的结果。
  • 一个业务流程和分析组件定义了如何将企业的运营,并确保员工理解并实施针对他们所负责的过程负责。企业可以清晰地定义,映射和分析工作流程并构建模型以推动流程改进,以及识别易受最大安全性,合规性或其他风险影响的业务实践,以及最需要控制以减少风险的方法。
  • 一个数据建模组件的设计和部署提供高品质的数据源和支持应用程序开发的新数据库的最佳方式。能够经济高效地从“随处”发现,可视化和分析“任何数据”,支持大规模数据集成,主数据管理,大数据和商业智能/分析,能够合成,标准化和存储数据源来自单一设计,以及跨项目的重用工件。

数据治理正确完成,并且它与您的业务的结构和体系结构融为一体时,它可以帮助您的组织接受新技术以及它们出现时提供的新数据源。通过以与组织处理其所有数据相同的方式管理大数据,通过了解其元数据,定义其关系以及定义其质量,可以更轻松地查看大数据计划的ROI和ROO。

此外,应用声音数据治理的企业将发现自己可以使用模板或路线图将Big Data整合到整个组织中。

如果您的企业没有利用它收集的大数据,那么它就会浪费在数据收集,存储和分析上的花费。然而,同样糟糕的是,所有这些数据和分析都导致错误的决策和糟糕的业务成果,因为数据没有得到适当的管理。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 什么阻碍了数据治理更好的发展?

    什么阻碍了数据治理更好的发展?

    数据治理正迅速成为全球政策优先事项,这是正确的。已建立的利益和强大的公司正在以令人眼花缭乱的速度构建和重新构建关于数据治理的公众辩论,并……查看详情

    发布时间:2019.07.11来源:知乎浏览量:36次

  • 如何做好企业数据标准化管理

    如何做好企业数据标准化管理

    中期规划要形成业务标准与技术标准对接机制,特别是如何处理存量业务标准的问题,例如,现有“客户地址”信息项有多种不同的技术标准,如何形成统……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:44次

  • 数据质量管理策略-从产生数据的源头开始抓

    数据质量管理策略-从产生数据的源头开始抓

    为了改进和提高数据质量,必须从产生数据的源头开始抓起,从管理入手,对数据运行的全过程进行监控,密切关注数据质量的发展和变化,深入研究数据……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:41次

  • 消费者而非公司是数据治理的优先事项

    消费者而非公司是数据治理的优先事项

    这将是一条漫长的道路,正在努力解决重大问题。但是,对于澳大利亚来说,提供符合社区价值观的创新和包容性增长,我们应该为后代开始实施一个强有……查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:44次

  • 企业如何提升数据质量?

    企业如何提升数据质量?

    在这个大数据时代,数据资产逐渐成了构成成企业核心竞争力的关键要素,然后,大数据的应用必须建立在高质量的数据上才有意义,因此提供数据质量是……查看详情

    发布时间:2019.07.26来源:知乎浏览量:38次

  • 大型企业数据治理的现状和解决方案

    大型企业数据治理的现状和解决方案

    在大数据时代,数据治理是所有的拥有大量数据的公司的巨大的挑战。没有数据,企业缺乏用于做决策的数据的支持。可是有了越来越多的数据,很多情况……查看详情

    发布时间:2020.03.24来源:知乎浏览量:35次

  • 大数据治理的新范例

    大数据治理的新范例

    大数据治理不是严格限制数据使用和文档,而是灵活,协作和高效。它使分析师参与而非分离,以获取他们的学习以加速生产准备。……查看详情

    发布时间:2018.12.26来源:亿信华辰浏览量:31次

  • 治理成熟度差距以及如何克服它

    治理成熟度差距以及如何克服它

    了解您在真正的IG成熟度方面的立场,并在自己和团队中识别变革的阻力。不要回避要求定期审核和验尸以评估进度和后续步骤。通过具体信息,您可以……查看详情

    发布时间:2019.03.13来源:亿信华辰浏览量:33次

  • 企业的元数据和元数据管理平台介绍

    企业的元数据和元数据管理平台介绍

    元数据管理是做什么?元数据在数据平台对原信息的收集、汇总和传递将数据平台各个模块整合起来。元数据管理系统是收集线上db、solor集群、……查看详情

    发布时间:2020.08.31来源:CSDN浏览量:38次

  • 数据治理如何释放信息的力量来解决实际的业务问题

    数据治理如何释放信息的力量来解决实际的业务问题

    数字商务永远改变了零售业的面貌。广泛的产品选择,快速交付和简单易用的搜索功能,也推荐相关产品,提高了标准。……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:41次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议