数据治理带给企业的6个惊喜

发布时间:2019.11.22来源:知乎浏览量:178次标签:数据治理

数据治理实际是一把双刃剑。一方面,法律法规的强制规定能立即引起客户对数据治理的重视。另一方面,为了达到合规,很多企业在实际操作中只会做到“及格线”,忽视数据治理的真正意义,最终错失更加广阔的发展前景。

那么数据治理项目的真正意义有哪些?



1. 帮助决策
数据治理的关键作用之一就是帮助企业作出更好的决策,既适用于决策过程,也适用于决策本身。

管理良好的数据更容易帮助决策人便捷地发现有价值的信息,同时确保决策建立在“正确”的数据之上,一定程度上保证了决策结果的准确性和可信任度。

2. 提高运营效率
在数据驱动业务的时代,数据是非常有价值的商业资产。一个运作稳定的制造业企业必定会对其生产线进行定期的检查、维修和更新,尽可能保证生产线的持续运行或减少停机时间。数据治理也是同样的道理,只是我们要维护的不是设备,而是数据。

3. 掌握数据资产情况,改善问责制度
数据治理的重要过程之一就是帮助企业梳理——内部究竟有哪些数据?这些数据分别存储在哪里?完成梳理后,客户就能够获得自己的数据资产整体分布图。另外,根据梳理情况,企业还能够改善自身的问责制度,为不同的数据分配不同的相关人员和相应权限。

4. 获得更高的数据质量
拥有有效数据治理项目的企业,数据质量也不会差。虽然从技术上来说,这是两个不同的项目,但他们在目标的实现上有重叠部分,例如数据的标准化和一致性。

数据质量讲求的是数据的有用性和完整性,而数据治理的目标是发现数据的存储位置以及对应的负责人。从结果来说数据治理项目的完成为数据质量做了一个很好的铺垫。

5. 遵守法律规范
对于一个尚未投入数据治理项目的客户来说,避免承担法律责任是最为直观的好处。GDPR的惩罚机制是有史以来最为严厉的——严重违背GDPR者处以2000万欧元或者企业上一年度全球营业收入的4%,两者取其高。正如前面所提到的,仅仅关注合规也不理想,如果一个数据驱动型企业未获得上述这些“福利”,可以说它已经从根本上扼杀了自己的前途。要做到真正的数据驱动,数据治理是必由之路。

6. 增加营收
事实上,增加营收应该是数据治理的“福利清单”中最突出的一项。但我们把它放在最后,是因为这项“福利”是建立在其它“福利”的基础上的。例如,前面我们提到数据治理的决策促进作用,也就是说它能够极大地降低企业的犯错成本或尽可能地避免数据泄露事件。

从另一个角度来看,你用较少的资金管理了企业的安全风险,而不是投入大量资金对已发生的安全事件作出弥补,不但蒙受经济损失,还要处理公关和财务危机。

结论 怎么做?
由于以上这些有利因素和数据治理过程中不断积累的实际价值,绝大多数企业将数据治理任务完全抛给IT部门的做法显然是有缺陷的。真正有价值的数据治理项目应由企业高管和部门经理主导。我们已经到达了一个“数据比石油更有价值”的新商业时代。尽管如此,还是有很多企业不愿意像对待实物资产一样地对待数据。

睿治数据治理平台是亿信华辰软件有限责任公司完全自主研发的一站式综合数据治理整体解决方案,是一款面向全用户角色的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台。睿治平台摆脱了传统的一个问题一个工具的局限性,实现了数据治理场景全覆盖,九大核心模块:元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等,所有模块可自由组合,并支持本地或云上使用,全面满足客户各类治理需求。



亿信睿治作为国内少有的覆盖数据全生命周期的数据治理平台,全界面操作,“零”表达式治理,极高的易用性,可高效便捷完成数据从创建到消亡的全过程的监控和治理。一站式数据统一管理,保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。

亿信睿治平台具备极强的通用性,各模块功能可直接在各行业实施治理,解决常见数据问题。目前已深入服务了金融、制造、地产、电力、政务、卫生等多个行业,并正在高速拓展中。

数据整理需要研究的工作还有很多。如何开展有针对性的研究工作,并系统化地集成各方面的相关研究工作,形成数据整理方面整体上的研究和应用影响力?投入系统化的数据准备工具将更好地应用在实际场景中。这或许是一条较为可行的技术路线。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 互联网企业数据治理决策要这么建

    互联网企业数据治理决策要这么建

    企业需要协调多个提供和使用数据的参与方之间发生的复杂关系,由于企业缺乏数据治理可能导致数据滥用/误用等破坏性后果,并导致市场失灵。传统的……查看详情

    发布时间:2019.08.19来源:CSDN浏览量:209次

  • 数据准备和数据映射:数据管理和数据治理之间的粘合剂,以加快洞察力并降低风险

    数据准备和数据映射:数据管理和数据治理之间的粘合剂,以加快洞察力并降低风险

    组织已经花费了大量的时间和金钱试图在不同的平台上协调数据,包括清理、上载元数据、转换代码、定义业务词汇表、跟踪数据转换等。……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:亿信华辰浏览量:230次

  • 数据治理要处理好四个关系

    数据治理要处理好四个关系

    随着我国大数据战略的不断推进,各类生产生活行为都以数据的形式全景留痕,构建了一个与现实空间平行的“数据空间”,数据治理呼之欲出。要切实发……查看详情

    发布时间:2020.04.02来源:知乎浏览量:236次

  • 数据标准在数据资产管理中的意义

    数据标准在数据资产管理中的意义

    尽管出现了很多专家和专著,但真正理解这个概念的人并不多,懂得如何实操数据资产管理、在企业中真正落地的更寥寥无几。笔者有幸参与了国内几个典……查看详情

    发布时间:2019.03.12来源:亿信华辰浏览量:219次

  • 关于数据标准认识的几个误区

    关于数据标准认识的几个误区

    数据标准这个词,最早是在金融行业,特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准,不……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:205次

  • 颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    颠覆性变革即将到来,金融行业大数据治理该怎么做?

    说到大数据应用所带来的颠覆性变革,没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销,从风险管控到运营优化,几乎所有的业务环节都与大数……查看详情

    发布时间:2018.10.10来源:it168浏览量:173次

  • 数据治理治什么?在哪治?怎么治?

    数据治理治什么?在哪治?怎么治?

    数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。其实在我看来,……查看详情

    发布时间:2020.06.24来源:知乎浏览量:163次

  • 为什么你应该有一个数据治理策略

    为什么你应该有一个数据治理策略

    有效的数据治理也是一个持续的过程。政策定义,审查,调整和审计以及合规审查和质量控制都会作为数据治理生命周期经常受到影响或重复。因此,数据……查看详情

    发布时间:2019.03.08来源:亿信华辰浏览量:227次

  • 在AHIMA的医疗保健信息治理框架内

    在AHIMA的医疗保健信息治理框架内

    医疗保健一直在与信息治理斗争。这并不奇怪,考虑到有多少数据以及它来自多少不同的源。美国健康信息管理协会希望改变这种状况。……查看详情

    发布时间:2019.01.15来源:亿信华辰浏览量:237次

  • 企业数据治理存在很多误区和陷阱

    企业数据治理存在很多误区和陷阱

    企业数据治理存在很多误区和陷阱,最常见的陷阱包括:重IT而轻业务: 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性,但他们既不是数据的……查看详情

    发布时间:2020.07.09来源:CSDN浏览量:187次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议