干货 | 企业数据治理最重要的三步

数据治理的重要性不言而喻。对于大部分企业来说，由于内部数据构成复杂，每次具体应用时需要服务商重新清洗，费时费力，效率很低。对企业内部数据进行标准化治理，是有效利用的第一步。下面，就来说说企业数据治理要如何在项目开启时就赢在起跑线上：

第一步 对企业数据进行归集和标准化

信息化领域有一个说法就是“垃圾进，垃圾出”，意指用脏乱的数据做样本，产生的研究成果也是毫无价值的。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在数据标准、数据质量、数据文件交换、元数据、数据生命周期、主辅数据源、数据安全、数据责任等方面形成统一的数据治理规范。

第二步 数据模型管理和标签梳理

数据治理的核心是数据模型管理。目前企业原始数据库中存在大量的字段和表没有注释，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名，冗余字段、枚举值不一致的现象普遍存在。这些问题都会直接影响系统对数据的识别。数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。企业沉淀了大量数据模型之后，要及时做保留或删除管理，不做数据模型管控，那么这些历史问题会给新一代系统改造带来很多困扰。

除此之外，数据标签是对数据实体特征的符号表示，每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。因此内部统一标签也至关重要。商品标签包含了条码、规格、口味、图片、包装等信息。顾客标签包括性别、年龄、地区、兴趣爱好、产品偏好、购买力、忠诚度等等。

在实际的数据治理中，数据资源目录、数据分类、数据标签是相互配合、相辅相成的。建立良好的数据资源目录的第一步就是明确数据资源的分类，根据数据分类去组织资源、编目，之后是为数据资源打上数据标签，让数据资源更贴近用户、更容易管理，以便充分发挥出数据的价值。

第三步 企业算法和人工智能应用

在对企业数据进行归集和标准化，并对数据模型进行管控和标签梳理之后，就可以对数据进行管理，并辅之以相应算法和人工智能，在具体业务场景应用。

以数据模型管理为例：人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合，构建商品和会员的知识图谱。

以元数据管理为例：人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取，并实现元数据的维护和整理。

再以主数据管理为例：主数据是企业核心业务实体的数据，是在整个价值链上被重复、共享应用与多个业务流程的，并与各个业务部门与各个系统之间共享的基础数据。在复杂数据主数据系统中，机器学习，自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则，以及确定与主数据相关的记录，建立交叉引用等规则。

新基建在某种程度上已经成为国家战略，可以预见，未来几年，全国零售业将迎来一次数字化建设的高潮，借助零售新基建的落地，我们期待业内零售企业快速提升数据管理和应用能力，让中国的零售行业变成一个高效的行业，更好的为消费者服务。

关于亿信华辰

亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、数据治理、数据分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理平台搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。