为什么数据治理是数据管理的关键

发布时间:2019.06.18来源:知乎浏览量:3次标签:数据治理

如果要将数据用于战略业务决策,运营效率,增加盈利能力和增强增长,那么正确管理数据至关重要。管理不善的数据导致数据不信任,数据利用率很快就会下降。可能成为竞争差异化关键的数据很快就会成为浪费的机会。

数据治理

但有效管理数据肯定是困难的。随着更多数据被吸收到组织的企业中,管理变得越来越繁重。除了数据泛滥之外,事实上,从创建的角度来看,数据不断变化,事情变得更加复杂。当它流经数据供应链时,它以无数种方式使用并经常变换。随着数据继续在各种系统,流程和环境中传播,其质量始终处于危险之中。

要实现数据资产的最佳回报,确保组织从业务角度牢固了解其数据并量化其质量至关重要。当企业没有易于理解,高质量,易于访问的数据时,它会阻碍业务用户之间的数据使用。如果业务用户确实利用了不准确,不完整或不适当的数据,则可能导致有缺陷且不可靠的决策。基于不准确或不完整数据的业务决策可能导致错失机会,操作失误,愤怒的客户,最小化的盈利能力和声誉损害。

但是,通过将综合数据治理计划纳入组织的数据管理战略,企业可以确保其数据资产的持续准确性和完整性。他们还可以确保业务用户可以轻松访问和理解所有数据资产,使他们能够简单地进行分析,并确保他们选择正确的资源以获得准确和适当的结果。通过这些方式,数据治理可以优化数据管理。

建立数据质量和确保数据理解
数据治理服务于当今组织内的许多功能。它可以为企业内部的数据访问,理解和问责提供全面的框架。它还可以在整个数据供应链中提供数据质量保证。

通过将数据质量功能集成到全面的数据治理框架中,企业可以提高可见性和自动化,同时还可以提高数据资产的可用性和可靠性。集成功能可实现持续的数据质量监控,并提供建立数据质量分数的框架。这些分数对于数据货币化很有价值,并且还为业务用户提供有关可用数据资产可靠性的有价值信息。

数据治理还增加了对数据的理解,以满足组织内业务用户的需求。了解可用数据的受过教育的数据消费者,以及它的确切含义,将选择合适的资源。通过数据治理调整人员,流程和技术,组织可确保数据保持可信,易懂和易于访问,因此业务用户可以做出准确可靠的业务决策。

要制定成功的数据治理计划,组织需要具有适当功能的正确技术。

赢得数据治理技术以优化数据管理

企业数据治理需要具有各种功能的解决方案套件来执行各种功能。理想情况下,数据智能平台将提供包含数据治理功能的集成解决方案,以提供组织数据格局的全方位视图,从可用数据,所有者/管家, 血统和使用,到其相关定义,同义词和业务属性。它应该允许业务用户轻松快速地定义,跟踪和管理其数据资产的所有方面,从而实现整个企业的协作和知识共享。

此外,数据治理解决方案还应包括数据质量功能,以进行数据完整性检查,如数据分析,一致性,完整性,及时性,以及更高级的质量规则,如对帐和事务跟踪。这些规则验证了整个数据供应链中的数据质量,以确保业务用户之间的持续信任。最后,为了自动定期改进数据质量规则,该平台应该包含应用机器学习算法的分析功能。

工欲善其事,必先利其器。目前业界流行的数据治理软件,一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品,多是单个产品。

通过确保数据治理是组织数据管理战略的基础组成部分,将其与其他关键功能集成,并支持正确的技术,组织可以在整个组织内建立对数据的信任,从而提供有竞争力的业务优势。
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