数据治理是数据驱动业务的关键

发布时间:2019.06.14来源:中培课堂浏览量:97次标签:数据治理

如果数据不能够给企业带来价值,那么收集再多的数据也毫无意义,但如果企业需要在数据中做出创新和创造价值,哪数据治理就显得非常关键。

什么是数据治理?
数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。简单说数据治理是管理企业数据资产的流程和策略。数据治理的主要目标是确定哪些数据和信息是重要的,建立管理它的流程,以及衡量实现业务目标的工作效率。

随着大数据使用和数据量的急剧增加,公司拥有越来越庞大的数据,另外由于分析技术的采用使得数据分析变得越来越流行,这便产生了很多数据驱动的公司。

为什么需要考虑数据治理?
未来的发展趋势是智能化和数据化,它们都有一个共同的特征就是:需要庞大的数据来支撑智能化的一切活动,包括:数据收集,数据清洗,数据分析,数据决策,数据预测等等

那么数据治理需要有效地使用可信赖的数据,需要确保数据的质量为决策者提供相应决策辅助和制定KPI。

数据治理是数据驱动业务的关键,它可以提供分析依据及辅助决策,确保企业行为的一致性,并能够有效解决问题,让企业节省更多的资金。

最后,数据治理并不复杂,这里有几点相关建议,可以参考,但如果有数据治理方面的需求还是需要咨询相关专家,采取适合企业的解决方案。

数据治理

1.完善数据功能框架,用资产化的视角来管理企业的数据,只有把数据作为资产来认识和管理,大数据项目才能达成预期,也能够治理好。

2.运用数据模型,合适、合理、合规的数据模型,能够有效提高数据的合理分布和使用。

3.将数据标准、元数据、主数据统一起来,形成数据管理平台并进行可视化管理和监控。

4.规范数据管理,制定管理标准能够保障业务流畅减少操作失误和冗余,同时保障数据安全。

数据管理中普遍存在的问题
1.业务系统缺少统一标准
数据多样化缺少数据标准,对表字段的命名随意性强,定义混乱。
2.数据质量差
数据统计不准确,许多预期需求无法实现,造成决策失误。
3.变更对应的影响分析困难
表结构变更、系统改造时,对应造成的影响难以甚至无法评估。
4.业务系统间资产共享差
DB、数据模型、应用程序、数据标准、数据质量等信息分散。
5.数据安全无保障
数据权限划分不清,敏感数据得不到监控,账号权限无法追踪。
6.管理体系不完善、落实差
出了问题再补漏,数据管理部门和生产部门相互推脱责任。
7.数据价值低
数据表和模型繁多,无效表过多,价值未最大释放。
而亿信数据治理管理平台 — 睿治
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数据治理

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