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各行业企业数据管理遇到的挑战

时间:2020-03-26来源:知乎浏览数:9

目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督(EDM)的过程, 通过提供不断创新的数据服务, 为企业创造价值。

DGI(Data Governance Institute,数据治理研究所)认为,企业不仅需要管理数据的系统,更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容,因此在整个企业范围内,包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等,都需要经过仔细考量,以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性,确保在整个数据生命周期中,都具有较高的数据质量
在我国,各行业的信息化发展和建设水平并不均衡,对于部分行业,信息化还处于刚刚起步的阶段。但我们可以从金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业领域总结出规律:企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大阶段,也由此导致了一些问题:

1.数据质量参差不齐
现在,企业越来越重视管理数据资产,但其实并不是所有数据都是数据资产,数据中也有垃圾数据。由于企业各个业务系统或模块都是按照各自的需要录入数据,业务系统不需要的信息就不录,没有统一的录入工具和数据出口,造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息,数据完整性无法得到保障。

2.IT系统孤岛化,数据流通受阻
目前,大多数企业的信息化建设初期缺乏整体规划,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,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,于是数据的价值不能充分发挥。

3.缺乏有效管理机制
许多企业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,比如平台间数据标准不一,缺少全局规范文档,信息无法对接应用等,在数据流转过程中,导致了大量的垃圾数据。以外,数据产权不明确,管理职责混乱,管理和使用流程不清晰,也是造成数据质量问题的重要因素。

4.存在数据安全隐患
近年来,随着大数据的发展,诸如此类的数据安全事件多不胜数。数据资产管理上,正在由传统分散式的人工管理向计算机集中化管理方向发展,数据的安全问题愈来愈受到人们的关注。
综上所述,看似表面的数据问题其实会对业务带来严重的影响。数据不真实、不准确、数据不透明、不共享都将增加企业经营风险、管理难度和复杂度。最终导致跨组织信息共享程度低、资源难于整合。如何更好地管理和控制数据,做好数据标准化和服务体系建设,成为当前各企业迫在眉睫的任务,而数据治理是关键。
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