五大数据治​​理用例和驱动因素

发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:170次标签:数据治理


随着数据应用程序的增长,数据治理用例也在增长。而传统的,仅限IT的数据治理方法Data Governance 1.0已经为协作的企业级数据治理2.0开辟了道路。

除了增加数据应用程序之外,Data Governance 1.0的下降还因其实施中的经常性失败而加速。在没有来自更广泛业务的投入的情况下将其留给IT部门,忽略了期望的业务成果以及为实现并加速实现的机会。使用数据的部门缺乏投入也会导致数据质量和完整性受到影响。

因此,Data Governance 1.0注定会失败,从而产生显着的回报。但是,不断变化的监管要求和有效利用数据的巨型破坏者已经引起了人们对数据治理工作的新兴趣。

2018年的数据治理状况报告表明,98%的组织认为数据治理很重要。此外,66%的受访者表示理解和管理企业资产对其高管来说已经变得更加重要或者非常重要。

下面,我们将考虑本报告中概述的主要数据治理用例和驱动程序。

数据治理用例:改变监管要求

毫无疑问,不断变化的法规是数据治理的最大推动力。欧盟的通用数据保护条例(GDPR)将很快生效,这是第一次采用近乎全球统一的方法来规范组织使用和存储数据的方式。

根据新法律,数据治理是强制性的,如果不遵守,将使组织承担巨额罚款 - 高达2000万欧元或公司全球年营业额的4%。就上下文而言,GDPR罚款可以从谷歌母公司Alphabet获得两个百分点的收入

虽然受调查的DG状态报告组织中有60%表示监管合规是实施数据治理的关键驱动因素,但只有不到4个月的企业为GDPR做好准备。

但数据治理用例不仅仅是合规性。

数据治理用例:客户满意度

数据治理的另一个主要推动因素是提高客户满意度,49%的受访者表示这一点。

Data Governance 2.0方法对于这个用例至关重要,应该是确保C级支持的有力理由。实际上,有效数据治理与客户满意度之间的相关性是显而易见的。一个2017年报告来自Aberdeen Group的显示,更有效的数据治理方案组织的用户群远远快乐与:

  • 企业共享数据的能力(66% - 数据治理领导者与21%数据治理关注者)
  • 数据系统的易用性(64%对24%)
  • 信息传递速度(61%对18%)

数据治理用例:决策

DG报告国指出的另一个数据治理用例是改进决策。百分之四十五的受访者认为这是第三个关键驱动因素,并且有充分的理由。

数据治理成功表现为定义明确的数据,这些数据在整个企业中是一致的,跨部门理解,并用于将业务拉向所需的方向。它还可以提高数据质量。

通过将数据治理从其IT孤岛中移出,负责业务成果的员工是其治理的一部分。这种协作使数据更易于发现,更具洞察力,更具上下文性。

决策过程变得更有效率,因为可以解释数据的速度增加。组织还可以更好地解释和信任它用于确定课程的信息。

数据治理用例:声誉管理

在DG报告状态背后的调查中, 30%的受访者将声誉管理称为DG实施的驱动因素。

我们已经一次又一次地看到了高调的数据泄露事件,这些事件造成了Equifax,优步和雅虎等公司的攻击。所有人都遭遇了代价高昂的PR影响。例如,截至2017年11月,Equifax的违约价格为9000万美元。

因此,60%的人认为监管合规是关键驱动因素,而30%的人将声誉管理视为DG驱动因素之间存在差异。有人可能会说他们是一样的; 两者都要求数据治理有助于防止或至少限制破坏性破坏。

差异可能归结为较小的企业认为他们维持较少的品牌资产。他们以及一些较大的同行对数据治理采取了反动的方法。但GDPR现在应该鼓励更全面的数据治理。

在管理数据泄露风险的数据治理用例方面,从根本上考虑数据治理是关于知道数据的位置,谁负责数据以及应该用于什么。

这种理解使组织能够将安全支出集中在风险最高的领域。因此,他们可以采取更具成本效益但更彻底的风险管理方法。

数据治理用例:分析和大数据

分析和大数据也被确定为27%和20%的受访者中数据治理的关键驱动因素。

在这些情况下,对数据治理的需求在很大程度上取决于企业现在负责监督的数据量。就数量而言,大数据不言而喻。在DG报告状态下,22%的受访者管理着超过10PB的数据,这些数据与那些将大数据视为关键驱动因素的人密切相关。

然而,近年来,没有大数据战略的普通组织消费,商店和流程的数据量大幅增加。

研究表明,世界上90%的数据都是在过去两年内创建的。在全球范围内,我们每天生成2.5个quintillion字节。其他研究将数据的价值与石油价值等同起来,因此显然有很多价值。

然而,“三V数据”(体积,速度,变化)倾向于正相关。当一个增加时,其他两个也增加。更高的数据量意味着更高的数据速度必须更快地处理,以获得有价值的有价值的见解。它还意味着数据类型的增加 - 结构化和非结构化 - 这使得处理更加困难。

强大的DG基金会

强大的数据治理基础可确保数据更易于管理,因此更有价值。

借助Data Governance 2.0,数据治理用例从反动转变为主动,明确关注业务成果。

虽然新法规可以被视为官僚和繁琐,但GDPR实际上为组织提供了很好的机会 - 至少对那些选择采用不断发展的数据治理2.0路径的人来说。他们将受益于以结果为中心的DG计划,该计划不仅增加了监管合规性,还增加了价格。


(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
  • 数据治理到底应该怎么治?

    数据治理到底应该怎么治?

    数据到底怎么治,这确实是一个宽泛的话题,首先是要明确治理的内容。针对不同的治理内容采取不同的数据治理策略。关于小数据和大数据的治理侧重点……查看详情

    发布时间:2020.07.07来源:知乎浏览量:119次

  • 数据中台如何进行数据治理

    数据中台如何进行数据治理

    数据中台可通过数据需求、数据质量、元数据管理等领域加强数据治理。……查看详情

    发布时间:2020.04.01来源:知乎浏览量:194次

  • 目前国内外主流的主数据管理平台

    目前国内外主流的主数据管理平台

    企业主数据(Master Data)是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;它是具有高业务价值……查看详情

    发布时间:2020.04.29来源:知乎浏览量:123次

  • 使用数据治理克服常见的业务障碍

    使用数据治理克服常见的业务障碍

    在快速发展的技术,大数据和高级分析的时代,数据治理在每个组织中都发挥着至关重要的作用,无论规模大小或行业如何。从定义元数据管理指南,到解……查看详情

    发布时间:2019.01.08来源:亿信华辰浏览量:114次

  • 2019年的数据架构趋势

    2019年的数据架构趋势

    当今数字业务的一个主要问题是数据的可靠性。许多商业用户仍在评判数据引导分析的最终价值,并持有一定程度的怀疑态度,这只会随着时间的推移而改……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:数据治理浏览量:97次

  • 一文讲透数据治理核心指标

    一文讲透数据治理核心指标

    股份制改革对我国银行业来说只是一个开始,企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分……查看详情

    发布时间:2020.06.19来源:CSDN浏览量:114次

  • 企业大数据的现状与痛点——《企业大数据实践路线》之一

    企业大数据的现状与痛点——《企业大数据实践路线》之一

    内容分类:1、 企业大数据现状及痛点 2、 大数据对企业的促进作用 3、 解析业务数据的特征 4、 典型技术架构的分析和构建……查看详情

    发布时间:2019.02.25来源:亿信华辰浏览量:173次

  • 大数据与人工智能有何区别以及哪个技术更好

    大数据与人工智能有何区别以及哪个技术更好

    要想了解大数据与人工智能的区别,首先要从认知大数据和人工智能的概念开始。……查看详情

    发布时间:2019.03.06来源:亿信华辰浏览量:87次

  • 数据治理运营:差距

    数据治理运营:差距

    今天,全球组织都了解数据治理(DG)是什么,它的好处以及不管理数据的风险。……查看详情

    发布时间:2019.02.14来源:亿信华辰浏览量:109次

  • 企业如何快速启动数据治理项目?

    企业如何快速启动数据治理项目?

    大数据时代已经到来,各个政府机关,大中小企业都越来越重视数据的价值。然而在企业的运转过程中,却经常会产生各种各样的数据问题。……查看详情

    发布时间:2019.08.15来源:知乎浏览量:115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