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数据治理——企业转型新驱动力
发布时间:2019-09-12 18:14

数据治理——企业转型新驱动力

 

 为什么数据治理如此重要?

       根据埃森哲发布的“2035年之前各行业的平均GDP增长率”,单纯看自然增长,制造行业只有2.1%,但是通过数据以及由此衍生出来的人工智能加成之后,这个数字就晋升到第二名4.4%,数据的价值是相当可观的,甚至被称为“新石油”

伯纳德·马尔在大数据也提到:2020,估计每秒钟就会创造出1.7兆的新数据。

      数据的应用环境是低效的虽然一些公司已经意识到数据的价值,利用数据创造新的商业模式,但是只有23%的组织实施了一项组织范围的数据战略,使它们能够利用其数据全面了解市场条件、客户需求和偏好,并使产品和服务更加协调一致。

      数据的应用环境是有风险的。Facebook的个人隐私泄露事件,直接导致Facebook市值缩水640亿美元,扎克伯格也受到国会质询。

从上面三点的分析,就得出了我们数据治理的一个目标就是:合规、高效地产生数据价值。

 

 

如何合规、高效地产生数据价值?

       我们认为要合规、高效地产生数据价值一定不仅仅是技术层面的事情,而是需要构建全生命周期、全深度、全方位的治理体系,包括数据治理组织体系、数据治理工具、数据治理管控流程三大层面。

*数据治理组织体系

      数据治理组织的构建旨在通过建立数据治理组织架构,明确各级角色和职责,保障数据治理的各项管理办法、工作流程的实施,推动数据治理工作的有序开展。

*数据治理管控流程

        数据治理管控流程是为了让方案能真正有序的落地,以数据标准制定为例:

数据标准管理协调者组织数据提供者和执行者参与数据标准属性的收集和整理工作,并按照企业实际情况协商出数据标准初稿。

    

       数据标准初稿进行多次的讨论和丰富后,形成数据标准审核稿提交至数据标准管理决策者。

经过数据标准管理决策者的讨论审核后,由数据标准管理协调者再次进行数据标准的修改完善,并完成数据标准的发布。

*数据治理管控工具

       工欲善其事,必先利其器。数据治理管控工具是为了帮助企业更好地将规范执行落地。通常认为, 数据治理至少应当涵盖如下功能域:数据资产管理、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据运维管理以及数据生命周期管理等。

        Erwin(DM)的主要优势及成果:

       提高数据质量与一致性,以减少分析、开发和维护成本;实现企业“数据流畅性”对于存储在任何地方的任何企业数据,均支持及可视化。集中模型开发,确保数据最大化的重复使用与一致性。加快商业智能、数据分析,主数据管理和数据仓库、数据湖项目中数据源分析和目标模式设计周期。由于与企业建模、数据编目与数据认知解决方案实现交互,企业数据孤岛得以减少。

结语

       在数据资产价值被高度认可和开发利用的今天,数据治理不仅仅需要作为一项管理职能在企业内贯彻执行,也应该成为一种企业文化。企业各层级的数据管理人员必须不断地沟通、教育和推广数据资产价值的重要性以及数据治理职能的业务贡献。提升数据使用者对数据治理的意识及对数据治理效益的认可程度,是以持续改进企业数据管理机制,充分挖掘企业数据价值,提升企业核心竞争力

 

  

 

 

 

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