企业数据治理需要的能力

发布时间:2021.09.06来源:亿信华辰浏览量:14次标签:数据治理

首先,我们先看看什么是数据治理。企业中的数据普遍存在数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等数据质量问题。数据治理就是将这些数据进行优化、保护和利用,获取最优的价值。


毕马威中国数据治理主管合伙人陈立节表示:“当前数据已成为企业的核心资产和重要战略资源,是重要的生产因素。在数据驱动的数字时代,企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中,才能从中萃取更大的业务价值,进而优化产品管理,拓展市场新渠道,打造企业核心竞争力,而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。”


目前数据治理面临的挑战


①没有标准、统一的数据治理方案,可能会导致业务结果与预期不一致;


②无法根据业务需求制定数据治理策略;


③无法在数据生命周期各个环节对数据进行风险管控;


④不同企业制定的数据语义标准不一样,给数据治理带来挑战;


⑤缺少安全、合规、隐私的数据资产价值评估技术;


⑥难以实现跨数据领域和组织边界的治理;


⑦治理内容常常不明确;


⑧数据治理缺乏明确定义。


从企业的数据资产管理和提升数据质量等的数据应用上,大数据治理的内容在不断地发展和完善,在其落地实施的过程中面临着巨大的挑战。通过分析大数据治理建设中存在的问题,总结出来了数据治理需要的能力和关键技术。


睿治智能数据治理平台是解决问题之道


睿治智能数据治理平台,由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全等多产品组成。它是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台,它通过对数据从创建到消亡全过程的监控和治理,实现数据的统一管理,保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性。能够有效解决目前数据治理上存在的问题,具体涉及以下几个方面: 


快速识别数据


通过自动化手段,自动识别企业数据资产并标明数据数据方位和属性,建立业务能识别的数据目录服务。


监控并快速发现问题


建立和支撑起基于数据指标、质量检核、问题发现和监控完善数据治理体系,从事前、事中和事后等环节规避、发现和解决数据问题。


数据资产自动化采集、存储和管理应用


运用最新技术,具备以最小代价,快速纳入管理新类型元数据能力,并且,还建立了模型体系规范,通过模型管理,可以实现统一稳定的元数据存储与应用。统一的标准和规范解决了通用性和扩展性问题。


数据质量探查和提升技术


从各个维度监控数据,通过合理技术找出数据问题并找到问题数据,以最直观和快捷的方式反馈给相关责任人,实现问题发现、处理、归档等数据问题的闭环解决流程。


自助化数据服务构建技术


基于企业元数据信息,通过自然语言处理、机器学习、模式识别等算法,以及业务规则等过滤方式,实现知识提取;以本体形式表示和存储知识,自动构建出资产知识图谱;通过知识图谱关系,利用智能搜、关联查询等手段,为最终用户提供更加精确的数据。 


总结


数据治理必然带来新的标准的确立和旧系统的改造,是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调,同时也涉及不小的投资。为了不使投入的人力物力付之东流,选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。


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