数据治理面临的挑战

发布时间:2019.11.01来源:知乎浏览量:83次标签:数据治理

本部分的内容将数据治理面临的挑战分为两类,一类因“技术”而起,一类因“人”而起。由客观的技术问题对数据治理带来的挑战普遍较好解决,比如如何采集数据、如何存储数据等,都可通过更先进的工具、更新的技术等方式解决。而由人或组织架构带来的问题相对复杂,它的背后包含的是企业在文化、流程上的问题,可以通过以下实例说明。

1. 多业务系统多数据源的整合挑战
企业想要做的数据应用越多,所需的数据就会越多,所要去获取的数据源也会增多,而相应的数据处理也会越多,这是一个极为显而易见的问题。对于神策数据而言,我们在数据应用方面相对“单纯”,主要针对用户行为领域,采集用户行为数据,从客户端、服务端、数据库等做对接。但即使是这样一个限定特殊领域的应用,我们在整合多方面数据源上也会碰到非常多的挑战,可想而知在面对多业务系统多数据源的情况下将更加困难。

2. 数据采集技术上的挑战
近年来,许多公司都在尝试将自己的业务线上化,都需要通过数据对用户进行分析与运营,如何精准采集可用的用户数据以及其他相关数据,都将是数据采集在技术层面上面临的挑战。

3. 用户隐私与安全挑战
用户隐私与安全不仅是对技术挑战,更多的是一种意识上的挑战。企业需要准确把控数据采集的红线,比如针对欧盟范围内的国际业务,就需要参考 GDPR 的相关规范。

在国内,很多银行券商等企业也同样拥有一套完善的数据合规要求,甚至已经细化到“某个特定字段对于某一个特定人可看但不可下载”的程度,这些都是需要在进行数据治理时考虑的因素。另外,如果需要在公网传输交换数据,也同样需要思考数据如何防止窃取和伪造的问题。

4. 组织架构与部门隔阂带来的配合
部分组织在数据治理的过程中速度过慢,成效不好,其中一个很重要的原因是权责、部门配合等方面存在问题。很多情况下,生产数据、使用数据、分析数据的工作人员分布在不同的职能线与部门,角色不同,立场也不同,这些客观存在的影响因素都会影响整个数据治理的最终结果。

5.业务持续迭代中带来的挑战
在互联网行业中,尤其是业务迭代较为迅速的团队里,通常存在“1.0 版本的数据质量最优,1.1 版本不行,2.0 版本完全不可用”的说法,说明第一次做数据治理时,极重视数据质量,会有完善的流程来保证埋点的准确性,本身也没有太多的包袱;而在后续的产品迭代中,如果流程和标准的迭代相对滞后,整个数据治理的结果也会随着受影响,最终导致整个数据质量低劣,直至所谓的“完全不可用”。
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