企业数字化转型中数据中台建设面临的挑战

发布时间:2020.04.01来源:知乎浏览量:57次标签:数据治理

当前全球经济进入数字化转型时期,数字化转型已成为传统企业必须付诸行动必选题。基于企业业务数字化要求,企业可利用数据中台提供的大数据能力,优化现有商业场景,创新变革新的商业模式,有效赋能和创新业务,实现收入创造和价值实现的机会,支撑企业的数字化转型策略。

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段,但随着移动互联网的发展、线上线下融合,数据服务的形式、场景开发增多,业务维度更加复杂,数据中台建设面临更多挑战,主要表现如下:

数据缺乏标准与规范,难以有效集成与使用
数据中台需要集成内外部、各系统的数据,只有建立一致的数据规范,通过统一的模型容器,才能实现数据有效整合,避免数据误入“形合神离”的窘境。

数据可信度偏低,导致数据不可用、不敢用
数据中台的数据来源为内外部的系统,其数据完整性、时效性、真实性都有待评估和度量,只有在数据中台建立完整的数据质量评估、问题发现、整改的机制与流程,避免数据“垃圾进,垃圾出”,才能不断提升数据中台的数据质量,使数据使用人员逐渐增强对数据中台所导出和展现数据的信任。

数据没有业务视角的展现方式,业务人员不会用
随着企业级数据应用的深入,风险、运营、营销等岗位的业务人员,需要更多的运用数据分析技术,因此了解和掌握数据情况变得尤为重要。而传统的开发人员所用的数据模型或者数据字典,作为一种描述数据的方式和语言,缺乏与业务场景的结合,偏重于技术角度,比较难于理解和应用。

数据不可溯源,跟踪数据处理过程困难
数据中台为了能实现数据整合与高效应用,以及指标计算的复杂性,往往会进行多层的数据处理。而且数据处理的逻辑往往只是在程序或者文档描述中,存在结构化差、描述不全、不及时、不准确等情况。
但数据中台所支持的应用越来越多,采集的数据也越来越多,加工过程会越来越复杂。因此对于数据来源路径分析、数据问题跟踪分析方面,工作量大且极为困难。

数据中台的构建不是不是一蹴而就的,需要通过小的业务场景的不断累积,需要长时间的业务经验的沉淀,不断的进行优化创新,最终才能构建出具有企业业务特色的数据中台。

根据亿信华辰数据治理方法论和实践经验:

从业务场景入手
数据中台需要以场景化的方式去驱动,只有与具体的业务场景相结合,将业务数据场景落地,才能快速验证其价值,相较于需求驱动来说,它是更贴近业务的数据平台,当出现新的问题是,能快速给出解决方案。

累积经验,构建数据文化
经验的累积是一个长时间的过程,需要制定好先相关的计划,针对各类的业务数据进行分析决策,以数据为依据挖掘出最适合该类数据的业务服务。通过多种业务场景的累积,构建出自己的数据服务体系,同时将企业技术能力进行汇集和沉淀。通过数据的方式支撑整个管理过程、服务过程,更加针对性的提供相应的技术支撑。

进行思维的创新
业务知识领域经验的积累在一定程度上提升了服务的效率,然而长时间的重复的业务工作让人逐渐失去活力,另一方面知识和技术发展快速更迭,要顺应业务发展和时代发展的需要,进行思维和技术的革新,为企业注入新的活力。

打造自身的特色
构建数据中台不是盲目的照搬,每个企业的业务系统够有所差异,只有深入了解自身企业的业务特色,找出最能体现价值的应用点,以此为切入点,才能挖掘出企业更深层次的价值。
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