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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
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零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
时间:2025-05-23来源:谈数据浏览数:6次
听着耳熟吗?更具体地说,她问的是"如何防止数据治理人员为了治理而治理?"这是个好问题,因为它触及了数据治理计划中最常被完全忽视(或直接无视)的三个关键问题。
第一个问题是价值。
更具体地说,是如何衡量价值,并确保你所做的工作能为客户带来最大价值。避免随意治理的最佳方法,是确保每项数据治理政策都与客户所考核的一个或多个KPI挂钩。如果你无法将治理行为与创收、成本规避或风险缓解的KPI联系起来——那治理的意义何在?
第二个被忽视的问题是激励机制。
你的数据治理团队(集体和个人)的绩效是如何衡量的?最理想的情况是,绩效指标应与上述KPI保持一致,团队的激励机制也应基于这些指标的达成情况。如果并非如此——而你的激励机制更偏向于制定或监督治理政策的执行——那么人们将政策制定与计划成功混为一谈也就不足为奇了。
最后一个关键问题是有效优先级排序(治理路线图)。
有多少治理团队能明确说出,他们拥有一份优先级的路线图,其中包含未来6-18个月需要实施的最具价值的政策待办清单?寥寥无几。而在这少数拥有待办清单的团队中,又有多少能准确说明这些工作的预期业务收益?屈指可数。
既然极少有数据组织关注这三个关键问题,它们饱受"随意治理行为"之苦也就不难理解了。它们无法衡量成功与否,激励机制完全错位,还在靠猜测确定优先事项。
就这样还标榜"数据驱动"?
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