影响企业大数据分析的三大误区

我们现在身处一个虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代。数字化正在各行业快速发展，许多企业将会经历前所未有的改变。数据正发挥着越来越重要的作用，将成为驱动企业业务运营的关键。我们可以通过数据去发现机会或定位问题的根源，从而从根本上解决问题。在数字化转型的道路上，数据是上层建筑和质量的基石，而数据治理在提升企业数据质量的道路上扮演重要的角色。

一、什么是自动化大数据治理

自动化大数据治理就是以自动化为核心的大数据治理服务。包括自动支撑数据标准构建、自动规范系统数据模型、自动构建企业数据地图、自动实现数据协同变更以及自动执行关键数据检核。

自动支撑数据标准构建：自动支撑数据标准构建的意思是，企业能在在数据生命周期的规划和标准规范阶段，能通过工具来自动构建数据标准。

自动规范系统数据模型：自动规范系统数据模型在数据生命周期过程中起到了承上启下的作用，也是数据标准化落实的关键阶段，是元数据事前管理的重要环节。

自动构建企业数据地图：企业可以通过元数据管理工具，将企业所有元数据自动采集到一起，并在自动抽取元数据的过程中建立不同载体与跨载体的数据关系，形成一张反映企业现状数据的关系网，我们通常称这张网为“数据地图”。

自动实现数据协同变更：在数据链路上，任何一个点上数据结构的变化必将影响其他节点上的数据，我们需要一种自动化的能力实现全数据协同变更。

自动执行关键数据检核：数据治理的核心目标是通过优化数据结构，规范数据定义，完善数据使用流程等手段来提升企业数据质量，企业要通过自动化的手段重点监控核心数据，如监管类的数据，核心决策类指标数据等。

二、自动化大数据治理的意义

帮助业务人员从多角度认识企业大数据

自动化大数据治理服务可以自动化采集业务元数据，技术元数据，包括指标之间的关系。然后，通过主题图、数据地图、业务数据流图、导航图以及大屏显示等展现方式从财务、人力、策略、外部、组织、IT、治理、过程、项目等多种角度展示企业的大数据情况，使企业中的各种角色都能找到理解大数据的方式，从而提升企业角色对大数据的整体认识。

帮助企业管理海量数据 

未来大数据治理的基础和重点是管理好数据。数字化时代的到来，企业拥有比以前更广的数据来源，包括媒体、视频、物联网传感器等非结构化数据。通过传统人工梳理和管理的方式很难把数据管理好。我们需要更加自动化的方式管理数据，保证业务创新数据的可靠性。

为业务人员提供自助数据准备能力

传统数据准备工作需要先由应用开发者提需求，然后数据工程师再做ETL。这种情况下，需要依赖于大量工具和多名IT人员。不仅交付的速度跟不上，中间过程中还容易出现问题。而带有自服务能力的大数据治理平台，能在业务人员找到所需数据后，自动将数据准备好并通过统一工具的可视化的交互界面提供给业务人员，让业务用户快速拿到需要的数据，从而将更多精力投入到如业务相关的数据分析中。

打通业务与数据的关系

大数据时代，让企业人员能够自助查找数据是充分释放数据价值的前提。现在用户普遍比较适应“网购式”查找。通过自动化工具管理技术元数据，通过机器学习技术形成企业业务的知识图谱的方式有效地管理业务元数据。实现二者的有效关联并打通数据间关系，能让企业用户能够像网购时挑选商品一样来查找企业数据环境中的数据。

三、企业如何进行数字化转型

亿信华辰睿治数据治理平台可基于统一数据标准将原来快速生产并分散堆积的数据进行清洗整合和科学管理。消除数据的不一致型，解决数据问题保障数据可用性，为企业业务应用提供统一规范的数据支撑；另一方面，睿治提供的智能化可视化应用，释放更多成本让用户在数字化转型推进上有的放矢。大大降低IT建设人力和运维成本，帮助用户优化资源配置，提升企业业务管理能力，引领国企用户不断推进数字化转型之路。