一、数据治理的本质
数据治理的本质是组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理。可用性指数据可用、可信且有质量保证,不会因为分析结果的准确性造成偏差,从业者可以放心地根据数据结果做业务决策;完整性分为两个方面,一方面指数据需覆盖各类数据应用的需要,另一方面指不会因为数据治理没有到位而造成数据资产的流失,也即影响数据资产的积累,这也是神策数据在创业伊始便开展私有化部署的原因;安全性指治理和分享过程需安全可控,不侵犯用户隐私,且不会给组织留下安全隐患。
二、构建数据治理战略的好处
1、提高生产力
很多企业表示,由于数据不准确,他们浪费了资金。更好的数据治理意味着当两个数据源发生冲突时,员工不再需要花费宝贵的时间来搜索正确的信息。
2、更容易的合规性和审计
相关法规严格控制某些行业的公司如何处理敏感数据。明确定义的
数据治理策略可帮助您向审计人员提供信息安全存储且不会在传输和静止时被篡改的情况
3、更好的决策
如果没有可靠的分析和报告解决方案,就不可能成为“数据驱动”的组织。通过提高企业数据的一致性,准确性和质量,您将对自己的业务决策更有信心。
三、数据治理解决的痛点
1、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。
2、有效管理机制的缺乏
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。
3、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。
4、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。