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大数据治理:如何解决企业数据问题?

|原发: 锐网云

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当今,数字化转型正在各行业快速发展,以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来,数据在其中的重要性不言而喻。然而企业面对每时每刻产生着大量的且格式多样化的数据,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?


这一系列问题是都是由于数据零散化存放造成的。因为基于数据作分析,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。因此大数据治理就成了数据问题的解决之道。


大数据治理是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合。起着指导其他数据管理职能如何执行的作用,它通过制定正确的政策、操作规程,确保以正确的方式对数据和信息进行管理。以下是大数据治理的四个核心要素。


明确数据治理责任,建立组织


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。数据治理/管理领导小组设在信息化领导小组之下,可以单设,也可以是信息化领导小组的一个职责,数据治理部门可能是实体部门,也可能是由牵头业务部门和IT部门联合组成的虚拟团队。


管理出成效,制度是保障


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:没有规矩,不成方圆


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。


选择合适的大数据治理工具


工欲善其事必先利其器,大数据治理的落地开展离不开工具的支撑。大数据治理工具一般分为两类:一类是单个工具,另一类是集成平台,用于不同的阶段、场景和客户。其中,单独工具有:元数据、数据质量、主数据等,集成平台包括数据资产管理、数据治理平台、自助服务平台等。


利用数据治理软件主要解决企业不同来源数据集成过程中遇到的问题,需要数据治理软件能够为企业提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。


(转自:百家号)


(编辑:于思洋


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