数据治理面对的挑战有哪些

发布时间:2022.05.07来源:小亿浏览量:14次标签:数据治理

随着企业数据量的增长,大数据平台需要投资扩容,但大量的存量应用依赖的数据也在同步增长,因此也需要扩容,当然这份冗余的数据会越来越大。早期,企业用信息技术去构建业务流,而现在,我们试图用信息技术,特别是互联网行业中的一些大数据处理以及分布式处理技术构建数据流,但在构建过程中,过多强调技术本身而忽视了对数据的治理。由于在数据生产的过程中并未做到足够重视,数据质量与可靠性则很难得到保证,这也是数据治理在现在得以被重视的重要原因。在业务 IT 化的过程中,企业通过第三方厂商、自研等方式构建多种数据系统,采用多种系统中的数据化治理,是实现数据效能、数据驱动业务的关键步骤。

一、什么是数据治理

数据治理的本质是组织对数据的可用性、安全性和完整性的整体管理。可用性指数据可用、可信且有质量保证,不会因为分析结果的准确性造成偏差,从业者可以放心地根据数据结果做业务决策;安全性指治理和分享过程需安全可控,不侵犯用户隐私,且不会给组织留下安全隐患;完整性分为两个方面,一方面指不会因为数据治理没有到位而造成数据资产的流失,影响数据资产的积累;另一方面指数据需覆盖各类数据应用的需要。

二、数据治理的重要性

数据治理是所有数据应用的根基,数据治理的好坏直接影响所有数据应用的价值。无论是基于数据看报表,还是做交互式的多维分析,还是做更复杂的个性化推荐,所有的数据应用都需要有一个良好的数据治理结果。简而言之,数据应用做得越深入,所需数据就会更多,对数据质量也会有更高的要求。数据治理是组织数据资产沉淀的基础,数据治理的好坏直接决定了组织的数据资产能否得到沉淀,能否充分地发挥价值。

三、数据治理面临的挑战

1、数据采集技术上的挑战

近年来,许多公司都在尝试将自己的业务线上化,都需要通过数据对用户进行分析与运营,如何精准采集可用的用户数据以及其他相关数据,都将是数据采集在技术层面上面临的挑战。

2、多业务系统多数据源的整合挑战

企业想要做的数据应用越多,所需的数据就会越多,所要去获取的数据源也会增多,而相应的数据处理也会越多,这是一个极为显而易见的问题。

3、组织架构与部门隔阂带来的配合

部分组织在数据治理的过程中速度过慢,成效不好,其中一个很重要的原因是权责、部门配合等方面存在问题。很多情况下,生产数据、使用数据、分析数据的工作人员分布在不同的职能线与部门,角色不同,立场也不同,这些客观存在的影响因素都会影响整个数据治理的最终结果。

4、用户隐私与安全挑战

用户隐私与安全不仅是对技术挑战,更多的是一种意识上的挑战。企业需要准确把控数据采集的红线,比如针对欧盟范围内的国际业务,就需要参考 GDPR 的相关规范。另外,如果需要在公网传输交换数据,也同样需要思考数据如何防止窃取和伪造的问题

四、企业如何选择有效数据治理工具

睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品,十大核心模块:实时计算存储、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等,以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。

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