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大数据时代下,如何进行数据治理?

|亿信华辰大数据知识库2022-06-28

大数据时代下,如何进行数据治理?

随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的快速发展,人类产生的数据量呈指数级增长。据资料显示,预计到2025年,全球数据量将达到700ZB。大数据蕴含着巨大的价值,如今众多企业已将数据视作企业的宝贵资产。然而,数据价值密度与数据总量成反比。

随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的快速发展,人类产生的数据量呈指数级增长。据资料显示,预计到2025年,全球数据量将达到700ZB。大数据蕴含着巨大的价值,如今众多企业已将数据视作企业的宝贵资产。然而,数据价值密度与数据总量成反比。面对巨大的数据规模,如何管理和利用数据,使其发挥价值是企业必须考虑的重要问题。大数据的价值所在使其面临着隐私和安全方面的威胁。大数据治理将组织的部门、流程、人等元素与数据的整个生命周期联系在了一起,对企业数据管理和数据资产价值有着至关重要的作用。


一、数据治理的定义

数据治理是在确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并最终体现为增加收入和利润。


二、数据治理的重要性
1、提升海量数据资源质量的需要
大数据时代数据产生的价值越来越大,各企业都在探索基于大数据的相关技术和应用模式,最终目的就是挖掘数据的价值,推动企业的发展。因为数据有可能是成本,也有可能是资产,能给企业带来重要的价值,是企业宝贵的资源。如果没有数据治理,数据的质量就无法保证,数据难以成为企业的资产,既使再多的业务和技术投入也都是徒劳。数据质量低下会导致企业在IT方面的重复投入,各种应用系统的价值难以有效地发挥出来,数据的问题甚至会使得企业错失商机,损失无法估量。
2、企业实现数据资源在组织内部的共享和交换的需要
目前,大部分工业企业已经完成了ERP、CRM、供应链、协同办公等企业信息化系统的建设,但是由于数据分散在众多系统中,缺乏统一的数据定义和数据分类,因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理,实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。只有解决了数据问题,才能实现IT价值。
3、企业整合数据资源提升竞争力的需要
数据技术带来的不仅是技术的更新,还有管理方式的改变,数据治理不仅局限在企业的决策层,还包含管理层和业务层,数据治理能改善企业管理层与其他利益相关者的关系,使企业变得更加敏捷和高效,更注重用户体验的提升和需求的满足。例如,为解决日常的数据收集、数据处理效率较低、数据不一致的问题,可以通过元数据管理系统,建立采集元数据和元数据关系,提升跨系统的数据交互能力以及数据整合能力,进一步提升企业的核心竞争力。
4、数据驱动企业进行科学决策的需要

数据治理能使企业清楚地认识自己的优势和劣势,有利于企业提高决策的合理性,为用户提供更加优质的服务。大数据时代,企业可以通过对数据的整合和分析,从中获取对企业有用的数据。新的数据技术手段,使得信息在企业内部不同部门之间有效、快速地传递,使得不同部门之间的交流、沟通更加透明,使得企业不同的利益主体能广泛地参与决策,从而提高决策的科学性和合理性。


三、数据治理方案实施
第一阶段:全面梳理企业信息,自动化构建企业的数据资产库
在第一阶段,主要是对企业大数据的梳理,从而全面掌握企业大数据的情况,主要有以下三个方面:对数据资产形成统一的自动化管理,形成企业的元数据库;对企业数据资产形成多种视图,使数据资产能够让不同用户,有不同视角的展示;梳理全企业数据架构,对企业的数据模型、数据关系、数据处理有清晰化的认识。
第二阶段:建立管理流程,落地数据标准,提升数据质量
在第二阶段,需要建立大数据管控能力,包括从业务的角度梳理企业数据质量问题,形成质量控制能力,形成核心数据标准,并抓标准落地。针对关键问题,建立数据的管理流程,少而精,控制核心问题。
第三阶段:直接为用户提供价值,向用户提供数据微服务
通过前两个阶段,企业能够建立基本的数据治理的能力,在此基础上,还需要以用户为中心,为用户提供直接获取数据的能力。
第四阶段:智能化企业知识图谱,为全企业提供数据价值
最后一个阶段是将数据沉淀成为知识,形成企业的知识图谱,提供从“关系”的角度去分析问题的能力。
四、睿治数据治理平台
睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品,实时计算存储、元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等十大核心模块,以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系,实现数据资产管理和数据价值的挖掘。通过“平台化、可视化、智能化”的方式提升企业数据治理工作效率,真正降低成本。
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