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建设大数据平台,从“治理”数据谈起

时间:2019-01-11来源:亿信华辰浏览数:292

大数据时代还需要数据治理吗?

数据平台发展过程中随处可见的数据问题

大数据不是凭空而来,1981年第一个数据仓库诞生,到现在已经有了近40年的历史,相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了,从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。



可以说,忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一,难以提升的数据质量,难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题,限制了数据平台发展,导致数据应用不能在商业上快速展示效果。

举一个典型商业智能应用的例子,管理驾驶舱可能很多朋友都听说过,很多企业建设了管理驾驶舱,但是建设完之后往往成为摆设,只有当领导需要看的时候,大家才去拼命改数据。

为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”,而且难以真正发挥其商业价值?其实核心问题还是数据本身不统一,数据内容准确度不高。

数据治理逐渐受到各行业认识

我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖,金融业一直非常重视数据平台的建设,经过几代数据平台的验证,发现数据治理是平台建设的主要限制因素,而且随着投资和建设的投入增加,对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。



如今各行业都开始了大数据平台的建设,希望利用大数据的能力,来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设,传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到,由于数据量级的变化,大数据平台必然还会产生新的问题。

大数据时代下需要新一代的数据治理能力

目前大数据平台的突出问题主要体现在以下四方面:

数据不可知:用户不知道大数据平台中有哪些数据,也不知道这些数据和业务的关系是什么,虽然意识到了大数据的重要性,但平台中有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据?该到哪里寻找这些数据?

数据不可控:数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题,在大数据时代表现得更为明显。没有统一的数据标准导致数据难以集成和统一,没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用,没有能有效管理整个大数据平台的管理流程。

数据不可取:用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据,也不能便捷自助地拿到数据,相反,获取数据需要很长的开发过程,导致业务分析的需求难以被快速满足,而在大数据时代,业务追求的是针对某个业务问题的快速分析,这样漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。

数据不可联:大数据时代,企业拥有着海量数据,但企业数据知识之间的关联还比较弱,没有把数据和知识体系关联起来,企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换,不能对数据进行自助的的探索和挖掘,数据的深层价值难以体现。


通过分析以上四类问题,我们发现传统数据平台面临的问题,在大数据时代不仅没有消失,还不断涌现出新的问题,传统的数据治理需要提升能力,来解决大数据平台建设过程中的这些问题。

在传统数据平台阶段,数据治理的目标主要是做管控,为数据部门建立一个的治理工作环境,包括标准、质量等。在大数据平台阶段,用户对数据的需求持续增长,用户范围从数据部门扩展到全企业,数据治理不能再只是面向数据部门了,需要成为面向全企业用户的工作环境,需要以全企业用户为中心,从给用户提供服务的角度,管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力,帮助企业完成数字化转型。









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