【數據治理】怎樣才能管好企業(yè)數據？

【數據治理】怎樣才能管好企業(yè)數據？ 講座課程簡介：

數據治理應成為一種企業(yè)文化

在數據資產價值被高度認可和開發(fā)利用的今天，數據治理不僅僅需要作為一項管理職能在企業(yè)內貫徹執(zhí)行，也應該成為一種企業(yè)文化。建議相關企業(yè)將數據治理作為一項智慧軍工”建設的子項目，選擇治理機制、配備所需資源，有序開展數據治理活動。

數據治理是一個長期、復雜的系統(tǒng)工程，企業(yè)各層級的數據管理人員必須不斷的溝通、教育和推廣數據資產價值的重要性以及數據治理職能的業(yè)務貢獻。提升數據使用者對數據治理的意識及對數據治理效益的認可程度，是持續(xù)改進企業(yè)數據管理機制，充分挖掘企業(yè)數據價值，提升企業(yè)核心競爭力。

隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規(guī)模并行處理數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統(tǒng)、分布式數據庫、云計算平臺、互聯(lián)網和可擴展的存儲系統(tǒng)。大數據優(yōu)勢的凸顯，也從側面暴露一些問題，那么對于大數據治理計劃需要解決哪些問題?

元數據

大數據治理需要創(chuàng)建可靠的元數據，避免出現(xiàn)窘境，例如，一家企業(yè)重復購買了相同的數據集兩次，而原因僅僅是該數據集在兩個不同的存儲庫內使用了不同的名稱。

隱私

企業(yè)需要嚴格關注遵守隱私方面的問題，例如利用社交媒體進行數據分析。

數據質量

考慮到大數據的龐大數量和超快速度，組織需要確定哪種級別的數據質量屬于足夠好”的質量。

信息生命周期管理。大數據治理計劃需要制定存檔策略，確保存儲成本不會超出控制。除此之外，組織需要設定保留計劃，以便按照法規(guī)要求合理處置數據。

管理人員

最終，企業(yè)需要招募大數據管理員。例如，石油與天然氣公司內的勘探開采部門的管理員負責管理地震數據，包括相關元數據在內。這些管理員需要避免組織因不一致的命名規(guī)范而付款購買已經擁有的外部數據。除此之外，社交媒體管理員需要與法律顧問和高級管理人員配合工作，制定有關可接受的信息使用方法的策略。

其實對于大數據的治理計劃，不僅僅包括以上幾個方面，還涉及到很多內容，如何解決的問題，需要我們首先掌握大數據技術。

當今，數字化轉型正在各行業(yè)快速發(fā)展，以數據、流量、知識為主的的數字經濟時代到來，數據在其中的重要性不言而喻。然而企業(yè)面對每時每刻產生著大量的且格式多樣化的數據，企業(yè)管理者對數據的困惑也與日俱增，這些數據從哪里來？我們能相信這些數據嗎？數據之間有什么樣的關系？誰能理解這些數據？

這一系列問題是都是由于數據零散化存放造成的。因為基于數據作分析，首先需要數據的聚合，但由于生產系統(tǒng)和數據的離散化，造成了數據標準、數據模型不統(tǒng)一，因而企業(yè)最需要做的就是對數據整合和標準化。因此大數據治理就成了數據問題的解決之道。

大數據治理是指對數據資產的管理活動行使權力和控制的活動集合。起著指導其他數據管理職能如何執(zhí)行的作用，它通過制定正確的政策、操作規(guī)程，確保以正確的方式對數據和信息進行管理。以下是大數據治理的四個核心要素。

明確數據治理責任，建立組織

數據出了問題，到底是誰的責任？因為數據主要是IT系統(tǒng)產生的，所以一直以來，解決數據問題都被認為是IT部門的職責。而IT部門也飽受其苦，數據定義和業(yè)務規(guī)則，業(yè)務部門最清楚；數據錄入，業(yè)務人員負責；數據使用，業(yè)務人員是用戶；數據考核，業(yè)務部門有權力……但實際上，要切實解決數據問題，開展數據治理工作，就必須先清楚一點：數據治理，是業(yè)務部門和IT部門共同的職責。數據治理/管理領導小組設在信息化領導小組之下，可以單設，也可以是信息化領導小組的一個職責，數據治理部門可能是實體部門，也可能是由牽頭業(yè)務部門和IT部門聯(lián)合組成的虛擬團隊。

管理出成效，制度是保障

大數據治理需要管理和制度的有力支撐，可結合企業(yè)的現(xiàn)狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業(yè)規(guī)章制度等。

數據規(guī)范：沒有規(guī)矩，不成方圓

數據規(guī)范是指對企業(yè)核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準，為評估企業(yè)數據質量，并且為手動錄入、設計數據加載程序、更新信息以及開發(fā)應用軟件提供的約束性規(guī)則，數據規(guī)范一般包括數據標準、數據模型、業(yè)務規(guī)則、元數據、主數據和參考數據。

選擇合適的大數據治理工具

工欲善其事必先利其器，大數據治理的落地開展離不開工具的支撐。大數據治理工具一般分為兩類：一類是單個工具，另一類是集成平臺，用于不同的階段、場景和客戶。其中，單獨工具有：元數據、數據質量、主數據等，集成平臺包括數據資產管理、數據治理平臺、自助服務平臺等。

利用數據治理軟件主要解決企業(yè)不同來源數據集成過程中遇到的問題，需要數據治理軟件能夠為企業(yè)提供統(tǒng)一的元數據集成、數據標準管理、數據模型設計、數據質量稽核、數據資產目錄、數據分析服務等能力。

數據治理的商業(yè)價值

企業(yè)只有建立了完整的大數據治理體系，保證數據的質量，才能夠真正有效地挖掘企業(yè)內部的數據價值，對外提高競爭力。

首先，高質量數據是企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新、管理決策的基礎。隨著互聯(lián)網企業(yè)對其他各行業(yè)的沖擊，加劇了市場的競爭，許多企業(yè)面臨收入增速放緩、利潤空間逐步縮小的局面，過去單純的外延式增長已經難以為繼。因此，必須向外延與內涵相結合的增長方式轉變，未來效益的提升很大程度上要依靠企業(yè)的內部挖潛實現(xiàn)，這從客觀上對企業(yè)的創(chuàng)新能力提出了更高的要求，而提升企業(yè)內部數據管理的精細化水平，是企業(yè)開展業(yè)務創(chuàng)新和管理決策的重要基礎，能夠為企業(yè)創(chuàng)造巨大效益。

其次，標準化的數據是優(yōu)化商業(yè)模式、指導生產經營的前提。許多企業(yè)的 IT 系統(tǒng)經歷了數據量高速膨脹的時期，這些海量的、分散在不同角落的數據導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度，形成了一個個系統(tǒng)豎井。系統(tǒng)之間的關系、標準化數據從哪里獲取都無從知曉，通過數據治理工作，可以對分散在各系統(tǒng)中的數據提供一套統(tǒng)一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規(guī)則等的定義基準，通過數據標準化可以防止數據的混亂使用，確保數據的正確性及質量，并可以優(yōu)化商業(yè)模式，指導企業(yè)生產經營工作。

那么，數據治理如何落地執(zhí)行呢？

工欲善其事，必先利其器。目前業(yè)界流行的數據治理軟件，一般也稱為數據資產管理產品、數據治理產品，多是單個產品。

而億信華辰經過十余年技術沉淀和項目錘煉，全面推出一站式數據治理管理平臺-睿治，幫助企業(yè)搭建數據治理全棧解決方案，由元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全等多產品組成。睿治作為一個智能敏捷的數據全生命周期管理應用平臺，全方位保障企業(yè)業(yè)務數據在采集、集成、交換、存儲、應用等一系列業(yè)務流程中的完整性、準確性、一致性和時效性。

睿治針對數據治理的整體框架和流程，一圖以蔽之：

一站式解決方案

睿治平臺融合數據治理9大產品，提供一站式解決方案。有了睿治，數據治理的所有問題那都不是事兒！9個產品模塊功能可互相調用，全程可視化操作，打通數據治理各個環(huán)節(jié)，同時提供各個產品模塊任意組合，快速解決企業(yè)不同的數據治理場景。

最后，多角度、全方位的數據是企業(yè)開展市場營銷、爭奪客戶資源的關鍵。數據已成為企業(yè)最核心的隱形財富，誰掌握了準確的數據誰就能獲得先機，在當前競爭日益激烈的市場上，企業(yè)如何在不同的細分市場構建客戶畫像、開展精準營銷，如何選擇競爭策略、進行經營管理決策，都必須基于360度全方位、準確的客戶數據加以分析判斷才能得出。

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