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企业数据质量管理的水平、直接影响数字化转型的进程！
发布时间：2019.08.01来源：知乎浏览量：71次标签：数据治理
企业在数字化转型的过程中，需利用云计算、大数据、移动互联和物联网技术，通过新的产品和服务、新的业务模式和新的关系创造价值和竞争优势。数字化转型使企业的组织和业务流程得以改革，以实现业务持续增长，但同时也给企业带来了新的挑战：
我们都知道，数据具有规模庞大、类型多样、流转速度快、价值密度低等特性，企业要想充分发挥大数据的作用，首先必须要确保收集来的数据信息质量可靠，否则即使拥有最好的硬件、软件功能以及分析平台，也难以保障业务的最终成果。质量差的数据可能包含可见的错误、不正确的事实、误导性的陈述或者对不存在的产品以及服务的引用。而利用这些数据做分析则很有可能会导致经营决策的失败、工艺技术的错误、营销方式的差异、产品功能的失效等后果，且在一定程度会上降低企业的核心竞争力。因此，高质量与低质量数据之间的差异意味着生存与死亡之间的差异。所以，在数字化转型过程中，在数据分析平台的实施与应用前我们必须把注意力转向数据治理。
只有解决了数据混乱、数据质量层次不齐以及数据孤岛等问题，才能实现更多的业务价值。
睿治平台的主要目的就是发现并解决数据问题，通过一系列的有效措施，降低数据问题发生的频率，整体提高数据的应用价值。将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。
睿治平台的价值主要体现在以下几点：
1. 快速梳理数据，减少人工成本，帮助用户挖掘出隐藏的数据关系网络，对数据影响范围进行全方位管控，协助企业快速了解业务相关内容。
2.协助企业人员梳理信息系统，解决系统之间数据变更的影响分析；
3.统一企业数据标准，评估标准落地情况；
4.发现企业系统数据问题，杜绝因数据质量不高导致的决策错误；
5.提炼企业各系统共享数据，防止因共享数据的差异导致的数据质量问题；
6.解决企业数据分散。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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