数据分析加数据治理-让数据清澈如水

发布时间:2019.08.30来源:浏览量:3次标签:数据治理

在如今数据大浪潮下,如果您的业务很多,那么它就会大量堆积并且产生新的问题。我们生活在一个数据驱动的世界里。数据推动了我们从不同地方获得的建议,我们在网络上面得到的大量的信息,以及我们将在工作中建立和支持的产品和服务背后的决策。

1.数据分析
没有分析,我们从数据中得出的见解都不可能。我们经常切片,切块,测量和预测几乎所有的东西,因为数据可供分析。从理论上讲,所有这些分析都应该有助于业务。它应该确保我们创造正确的产品和服务,将它们推销给合适的人,并收取合适的价格。它应该建立一个忠诚的客户群,成为品牌大使,放大现有的营销努力,以促进更多的销售。

站在我们的立场,我们希望所有这些都发生,但是这所有这些分析都很昂贵。这不仅仅是分析软件的软件许可证成本,而且也是人的成本。例如,对数据科学家平均工资的估计可以超过118,000美元到131,000美元。许多企业也在探索或已经使用下一代分析技术,如人工智能或机器学习支持的预测分析或分析,那么这就意味着企业在这方面需要更多的投资。

如果您的企业正在分析的基础数据是糟糕的,那么您将丢掉所有这些投资。有一种说法吓到了今天参与分析的所有人:“垃圾进入,垃圾进出。”当糟糕的数据用于推动您的战略和运营决策时,您的不良数据突然成为业务的一个巨大问题。

所以当您为分析平台提供数据时,目标通常被称为“单一事实来源”,也称为您可以信任的数据,用于分析和创建推动业务发展的结论。尽管近年来业内人士都在谈论数据和分析,但许多企业仍未能获得分析投资的回报。与任何软件部署一样,这些分析项目有多种原因并未按计划进行。然而,在分析中,糟糕的数据甚至可以将技术方面的平稳部署转变为业务灾难。
什么是坏数据?这些数据无法帮助您的企业做出正确的决策。
因为它是:a.质量差,b.被误读,c.残缺,d.误用的。

2.数据治理
数据治理可帮助企业了解他们拥有的数据,数据有多好,数据库以及使用方式。今天很多人都在谈论数据治理,有些人正在将这种谈话付诸行动。但是经调查发现,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其组织的价值,但却没有正式的治理策略。

当数据治理帮助您的组织开发具有证明价值的高质量数据时,您的IT组织可以为业务构建更好的分析平台。数据治理有助于实现自助服务,这是当今许多企业分析的重要组成部分,因为它将数据和分析的力量交付给每天使用数据的人。一个运作良好的数据治理方案通过帮助IT组织确定并提出正确的数据给用户,并消除对数据的来源和质量混乱创造了真理的唯一版本。

数据治理还使最佳实践,主题专家和协作系统成为当今分析驱动型企业的标志。

与数据分析一样,许多早期的数据治理尝试未能实现预期的结果。他们的重点很狭隘,他们的倡导者往往难以向组织阐明数据治理的价值,这使得难以确保预算。有些组织甚至将数据治理视为数据安全的一部分,将数据保护到想要使用它的人无法访问的程度。

所有权问题也会影响早期的数据治理工作,因为IT和业务部门无法就哪一方负责定期影响这两方面的流程达成一致。如今,组织可以更好地解决这些所有权问题,因为许多组织正在采用新的公司结构来识别数据对现代企业的重要性。像首席数据官这样越来越多地处于业务方面的角色和数据保护官的角色比几年前更常见。

现代数据治理策略将自身融入业务及其基础架构中。它存在于企业体系结构,业务流程中,它使用可视化等技术帮助组织更好地理解数据资产之间的关系。也许最重要的是,现代数据治理方法正在进行中,因为组织及其数据不断变化和转变,因此他们的数据治理方法需要随着时间的推移进行调整。

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。

睿治数据治理平台是我公司完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品,九大核心模块:元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等,以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。 

睿治的通用扩展性之高,广受好评。平台基于各行业数据共性,采用成熟模块化设计理念,实现各模块功能各行业应用场景普遍适用;平台功能全面,灵活组装,可对数据从创建到消亡全过程监控和治理;平台提供丰富的服务接口,内置脚本支持,全面满足集成、扩展需要。  


(1)覆盖面之广国内少有睿治数据治理平台通过高度融合九大模块,实现了数据问题一个平台全解决,使客户可以从此告别东拼西凑尴尬局面,从而进一步提升了数据治理的全面性、连贯性、持续性,真正降低了成本。

(2)高扩展性确保发展无忧睿治的高扩展性不仅仅体现在:元数据模型、采集适配器、标准属性、质量规则等等能够想到的功能,平台都支持定制扩展,保证适应未来发展需要。同时还提供各种定制接口和调用接口服务,内置脚本支持,无论是第三方还是二次开发,扩展完全不存在技术阻碍。

(3)智能化、自动化保持领先元数据自动化采集、分析,数据自动交换、处理,数据质量智能监控、自动检查等等功能一直引领行业发展趋势。(4)高性能应对大数据浪潮睿治采用并行处理技术,通过内存计算,具备合理JAVA内存回收机制,支持集群部署方式,再配以不断在进步的核心算法,保证了平台能以极高的性能应对各种极限挑战。 

重大决策
在数据分析方面,数据治理是确保您使用正确的数据来推动战略和运营决策的最佳方式。这说起来容易做起来难,尤其是当你考虑流入现代组织的所有数据以及你将如何对它进行整理以找到好的,坏的和丑的时候。但是,一旦你这样做,你就可以使用数据分析来得出值得信赖的结论。
(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(DG)

    数据治理(DG)

    数据治理(DG)是对企业中使用的数据的可用性,可用性,完整性和安全性的整体管理。健全的数据治理计划包括理事机构或理事会,一套明确的程序和……查看详情

    发布时间:2018.11.12来源:techtarget浏览量:3次

  • 2021年自动化数据管理的热门用例

    2021年自动化数据管理的热门用例

    数据管理自动化将成为任何企业和行业越来越有价值的实践。这将有助于克服处理数据的挑战-从访问和存储到准备或分析数据-如果未进行优化,这些方……查看详情

    发布时间:2021.06.28来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:11次

  • 数据质量—并非所有数据都是平等的

    数据质量—并非所有数据都是平等的

    数据质量是调节数据以满足业务用户特定需求的过程。准确性,完整性,一致性,及时性,唯一性和有效性是数据质量的主要衡量标准。……查看详情

    发布时间:2019.04.04来源:亿信华辰浏览量:8次

  • 数据标准管理平台解决方案

    数据标准管理平台解决方案

    企业内部开展企业数据资源整合工作,实现对企业核心业务、核心资源的综合管控,是企业信息化的一个核心目标。通过体系化的数据资源管理平台的建设……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:2次

  • 新模型:组合投资组合管理和数据治理建议

    新模型:组合投资组合管理和数据治理建议

    通常,组织决定不让投资组合管理网守优先/授权所有来自治理主导的问题分析的建议。因此,创建了一个新模型,第三个存储桶。……查看详情

    发布时间:2019.03.29来源:亿信华辰浏览量:5次

  • 主动方法在数据治理的数据架构

    主动方法在数据治理的数据架构

    “数据架构是业务战略的物理实现,” 全球数据战略有限公司 EMEA首席顾问NigelTurner在DATAVER……查看详情

    发布时间:2019.01.16来源:亿信华辰浏览量:6次

  • 询问数据治理教练:我的数据治理计划需要多长时间?

    询问数据治理教练:我的数据治理计划需要多长时间?

    有多种不同的成熟度评估可用。如同所有的事物数据治理,我更喜欢一个简单的方法,你可以下载一个非常快速和容易的数据治理健康检查调查问卷免费在……查看详情

    发布时间:2019.03.22来源:亿信华辰浏览量:7次

  • 数据治理是任何自助分析和数据发现策略的重要组成部分

    数据治理是任何自助分析和数据发现策略的重要组成部分

    当越来越多的用户与越来越多的数据交互并可视化时,可靠的治理实践可以确保每个利益相关者都能获得他们所需的洞察力,同时完全保留数据源的及时性……查看详情

    发布时间:2019.01.17来源:数据治理浏览量:2次

  • 数据质量对于数据分析来说至关重要

    数据质量对于数据分析来说至关重要

    数据质量的关键所在包括:大致分为完整性,一致性,准确性,有效性和及时性这五个组件。……查看详情

    发布时间:2019.11.13来源:知乎浏览量:4次

  • 国内数据治理有何新动向?

    国内数据治理有何新动向?

    大数据时代,大数据技术在飞速的发展,逐渐的,大数据融入了各行各业,并且深受各大企业的喜欢,为了让各个企业的数据资产得到充分的利用,数据治……查看详情

    发布时间:2019.09.23来源:知乎浏览量:4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