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数据治理-夯实数字化转型的基础

2023-05-24 15:49:47



数据治理的原因

在传统信息架构阶段,各个部门根据各自的业务需求的需要,在不同的时期不同的技术环境下建设出各自的信息系统,从而出现了一个个“信息孤岛”式应用。随着大数据时代的到来,为解决系统孤岛的现象,现如今各行各业都在进行大数据平台的建设,都想通过大数据的能力实现数字化转型,而数据治理作为实现企业数据价值的第一步,也就越来越被重视。


01数据共享困难

企业信息化建设初期缺乏整体的信息化规划,系统建设大多都是以业务部门驱动的单体架构系统或套装软件,数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中,甚至还有大量的数据存放在员工的个人电脑中,导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道,数据不能互联互通,不能按照用户的指令进行有意义的交流,数据的价值不能充分发挥。只有联通数据,消除这些“信息孤岛”,才能实现数据驱动业务、数据驱动管理,才能真正释放数据价值。

02数据维护困难

随着信息化发展,企业在不同业务领域建立了众多的异构系统,由于厂商众多,导致平台和技术各异,这导致系统维护都是各自为政, 基础数据维护工作在各自属地业务系统进行维护,来源不清晰、缺乏协调;各业务系统对数据的维护模型不同,导致各自的数据标准规范不统一,如:客商、物料等的分类标准;同一数据在不同的系统中编码不一样,尤其物料,甚至同一业务板块,不同单位的物料编码都不一致;由于平台和开发语言不同,实现数据互通,导致系统之间的接口繁多以及多种接口标准,系统集成和接口管理成本上升。

03提高数据质量

“数据资产化”的概念已经被大多数人理解和接受。不论是企业、政府还是其他组织机构,对于数据资产的管理越来越重视。然而,数据并不等于资产,也就是说不是所有数据都是数据资产,数据中也有垃圾数据。我们需要治理的是能够为企业创造价值的数据资产,而不是全部数据,通过数据治理来提高数据质量。

04缺乏管理机制

许多企业都认识到了数据的重要性,并尝试通过生产系统的业务流来控制数据流,但由于缺乏有效的管理机制和某些人为的因素,在数据流转过程中,存在数据维护错误、数据重复、数据不一致、数据不完整的情况,导致了产生了大量的垃圾数据。数据产权不明确,管理职责混乱,管理和使用流程不清晰,是造成数据质量问题的重要因素。




数据治理的现状与痛点


企业已经认识到数据价值的重要性,纷纷通过数据治理活动来挖掘数据的价值,提升数据管理水平。但还是存在很多问题,主要有6个方面:



01

对数据治理概念的理解还是比较模糊。往往只关注了数据治理中的某些环节,没有形成数据治理闭环



02

数据治理工作没有总裁办、风险管理等部门参与。导致数据治理面临沟通协调困难,治理效率低下和效果不明显。



03

没有建立统一的数据质量体系、方法和规范



04

在数据治理落地实施、绩效评价等方面还没有专门的标准来指导



05

缺乏可行有效的监督、考核、评价机制,数据治理工作无法常态化



06

缺少配套的数据标准工具,支持数据标准落地




数据治理的价值




01 降低业务运营成本

有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化,减少过程中的人工成本;标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。


02 提升业务处理效率

有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据,然后即可展开自己的工作,而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等,从而有效提高工作效率。


03 改善数据质量

有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的,数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量,提高数据分析的可信度,改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。

04控制数据风险

有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务,例如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图谱等,帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险,如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。


05增强数据安全

有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。通过数据梳理识别敏感数据,再通过实施相应的数据安全处理技术,例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段,实现数据的安全防护和使用合规。


06赋能管理决策

有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。良好的决策是基于经验和事实的,不可靠的数据就意味着不可靠的决策。


结语


数据治理是指组织对数据进行全面管理、维护和优化的过程。数据治理目的在于确保数据的正确、一致、可靠,并推进数据共享、数据价值挖掘和数字化转型。通过数据治理,企业可以更好地利用数据,提升业务效率和竞争力。





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