并非所有数据都是平等的:为什么公司需要数据治理战略才能成功
发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:85次标签:数据治理
我们生活在一种数据驱动的文化中 - 毫无疑问。从智能手机到拖拉机,我们周围的几乎所有东西都会产生某种形式的数据。为了使事情更具挑战性,数据不仅在规模和数量上都在扩大,而且在复杂性方面也在扩大。新形式的数据在一夜之间出现,公司正在努力跟上。
具有前瞻性思维的公司已经转向数据治理,以了解他们的数据并保持领先地位。但是,只需按一下按钮就可以实现数据治理,早期采用者已经在扩大差距。
根据最新的“Data Never Sleeps”报告,在亚马逊发送超过1千个包裹的每一分钟,用户在Snapchat上发送200万个快照,美国人使用超过300万GB的互联网数据。到2020年,对于地球上的每个人,每秒钟将创建1.7 MB的数据。
数据如何变得更复杂?
很快,如果你的公司正在生产数据(而且几乎肯定是这样),那么它不仅需要能够解决你多年来所拥有的数据,还需要能够处理新类型的数据。
公司如何应对这些挑战?
感知数据的力量并认识到控制数据的需要,一些公司已经开始利用数据治理来充分利用数据的力量。
由于高度的监管监督,FinServ公司需要可靠的数据治理策略。添加行业的其他方面 - 如数据安全性和敏感数据保护 - 毫无疑问,FinServ公司有望成为希望实施数据治理的公司之首。
什么是数据治理以及它与数据管理有何不同?
我们已经知道,公司数据的理解,使用和策略对于其在商业领域的成功是必要的。但是,数据治理如何适应所有这些?
并非所有数据都是平等的
虽然收集各种数据可以为大多数公司带来附加价值,但销售数据是数据治理真正发挥作用的一个例子。
公司生成的大多数数据都可用于定向分析。例如,考虑营销数据。当公司试图决定哪个电子邮件程序最有效时,它会查看打开,点击和转化等指标。每个人都知道这些指标并非100%准确,但它们仍然可以定向使用,因为它们可以帮助您确定哪些广告系列的效果更好。该数据不需要100%准确就可以用于这种类型的方向分析。
展望未来
了解数据价值和复杂性的公司正在慢慢转向数据治理,以管理与数据相关的风险和错误,并构建数据驱动的战略。但是,这里的关键词是“慢慢地”。
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