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大数据治理的五个核心要素是什么?

2019-05-10 18:42浏览数:11

欣思博(北京)科技有限公司(以下简称“欣思博”),是一家面向现代企业“数字化转型”的综合解决方案提供商。从“顶层设计”视角出发,全面分析企业数字化转型机会,帮助企业构建数字商业时代的综合竞争力。

本文是欣思博商学院从多年企业大数据咨询规划和实施实践经验出发,分享自身对于数据治理这一重要概念的理解,尝试为大数据生态的知识交流和积累贡献微薄之力。

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当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化,包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业管理者对数据的困惑也与日俱增,这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?

    零散化存放是数据问题根源。

    造成上述情况最根本的原因是:数据零散化存放。大型企业在不同发展阶段,会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统,比如ERP(企业资源计划)系统、CRM(客户服务管理)系统、财务管理系统等,这些系统的分散建设,数据割裂,造成了数据零散化存放的现状。

    基于数据作分析,首先需要数据的聚合,但由于生产系统和数据的离散化,造成了数据标准、数据模型不统一,因而企业最需要做的就是对数据整合和标准化。

企业只有建立了完整的大数据治理体系,保证数据的质量,才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值,对外提高竞争力。

首先,高质量数据是企业业务创新、管理决策的基础。随着互联网企业对其他各行业的冲击,加剧了市场的竞争,许多企业面临收入增速放缓、利润空间逐步缩小的局面,过去单纯的外延式增长已经难以为继。因此,必须向外延与内涵相结合的增长方式转变,未来效益的提升很大程度上要依靠企业的内部挖潜实现,这从客观上对企业的创新能力提出了更高的要求,而提升企业内部数据管理的精细化水平,是企业开展业务创新和管理决策的重要基础,能够为企业创造巨大效益。

数据出了问题,到底是谁的责任?因为数据主要是IT系统产生的,所以一直以来,解决数据问题都被认为是IT部门的职责。而IT部门也饱受其苦,数据定义和业务规则,业务部门最清楚;数据录入,业务人员负责;数据使用,业务人员是用户;数据考核,业务部门有权力……但实际上,要切实解决数据问题,开展数据治理工作,就必须先清楚一点:数据治理,是业务部门和IT部门共同的职责。

大数据治理需要管理和制度的有力支撑,可结合企业的现状,制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等,颁布相关的数据治理的企业规章制度等.

数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准,为评估企业数据质量,并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则,数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。

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