如何降低BI系统建设风险？数据治理告诉你答案

亿信华辰基于服务过的金融行业、传统制造业以及政数等领域发现：企业数字化一般会经历初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三大阶段。但是不论处于哪个阶段，我们在建设BI系统时或多或少都出现了一些问题，数据治理能解决哪些问题？

1.数据流通不畅

大多数企业在信息化建设之初缺乏规划，在信息化推进的过程中，各信息系统分散建设，信息系统之间的使用和数据管理各自独立。这些系统就如同一个个“数据烟囱”一般，各系统间数据定义不标准，信息不能互相联通，信息上的非共享性导致数据价值难以充分发挥。

2.数据质量参差不齐

从数据采集来看，企业各个业务系统按照各自的需要录入数据，且数据录入过程中容易出现错误数据。系统间数据标准不一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用，使得在数据流转过程中，出现了大量的垃圾数据。另外数据产权不明确，职责混乱，管理和使用流程不清晰，也是造成数据质量问题的重要因素。

3.缺乏有效的管理机制

企业的不断发展带来了数据量的高速膨胀，由于缺乏长效的管理机制，缺乏蓝图规划，使得企业机构无法从统一的业务视角去管理数据，去利用数据信息之间的关系，数据因为得不到有效的管理而无法发挥价值。

4.潜在数据安全隐患

如今数据安全问题越来越被重视，但是很多企业在数据的使用过程中缺少恰当的认证，授权等措施，也无法保证信息资产符合隐私及保密法规要求，存在数据安全隐患。

如何更好地管理和控制数据，做好数据体系建设，而非打造一个又一个割裂孤立的系统，这其中数据分析与数据治理双翼并行是关键。

1.分析与治理双管齐下

亿信华辰在十余年的数据分析实施经验下，发现解决以上难题不仅仅是一对一单线解决，而是要自上而下进行推动，改变观念，将治理与分析相结合，融会贯通方能决胜千里。

大数据就像一座漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。分析是让大家明确冰山裸露在外的外壳、根据漂流走向预测未来的轨迹路线，而治理就是将隐藏在冰山之下东西挖出来，找准形成原因、勾勒肉眼不及的海下之貌，分析与治理两者相辅相成、缺一不可。

2.分析离不开治理

如果只分析无治理，那么随着企业的发展壮大上述问题肯定会接踵而至，没有一个完全可落地的数据治理规划，数据分析实践和效果也无法持续发展。比如，企业无法访问或集成他们所拥有的数据，因为这些数据仍然被锁在各部门的数据孤岛上，获取的路径复杂且低效，对于企业而言无疑加剧了分析的难度。

再者，对于企业来说人员流动是不可避免的，所以不能将希望寄托于一群人或者一个部门身上，而是应该在使用数据和分析工具时更加的标准化和流程化，从上而下推行数据治理的规划、章程及实施。

3.治理离不开分析

对于一家企业而言，如果在没有业务改进的前提下单纯启动数据治理的项目也是非常难的。所以，企业应该瞄准一个能够提供价值的重点领域来开展数据分析项目，并行开展数据治理，这种方法使团队能够前瞻性的定义目标，并确定满足目标所需要的数据和工具。换句话说，这种方法量化了数据治理带来的价值。

通过这个数据分析的项目，人们见识到了治理后的数据是多么的好用与高效，使得业务、信息技术和数据三者之间存在一个良性的协同关系，于是在此分析项目的基础上，治理的规划也不断的被推进和延续。

4.数据管控闭环，决胜未来

分析的目的是用来挖掘数据价值辅助决策，原则上这一步已经是最接近终端结论的一步了。而治理则是一系列的前提，他的出现让数据的呈现更加精准、明晰、受控，只有当分析与治理两条腿走路，双管齐下形成数据管控闭环，企业才能走得愈加飞快而稳健。

亿信华辰作为一家老牌的商业智能应用厂商，在数据分析方面早已得心应手，王牌产品亿信ABI是一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能的全能型数据分析平台，可满足企业对数据分析的一切想象。

在数据治理方面，亿信华辰也一直走在了行业前头，早在2018年，我们根据十数年深入研究和实施经验重磅推出融合九大领域的智能数据治理平台——睿治，填补了该领域的空白，一举暂获DAMA数据治理优秀产品奖、星河优秀大数据产品奖等多项荣誉。

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