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浅谈数据治理遇到的问题与挑战

|亿信华辰大数据知识库2023-01-15

浅谈数据治理遇到的问题与挑战

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。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。在这20年的时间里,国内数据平台实施者可以说是受尽折磨,数据项目一直不受待见,是出了名的脏活累活。很多时候数据治理厂商做了很多工作,但客户却认为没有看到什么成果。

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。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。在这20年的时间里,国内数据平台实施者可以说是受尽折磨,数据项目一直不受待见,是出了名的脏活累活。很多时候数据治理厂商做了很多工作,但客户却认为没有看到什么成果。大部分数据治理咨询项目都能交上一份让客户足够满意的答卷,但是当把咨询成果落地到实处的时候,因为种种原因,很可能是另一番截然不同的风景。如何避免这种情况发生,是每一个做数据治理的企业都值得深思的问题。

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。
在激烈的市场竞争下,大数据厂商提出来数据治理的各种理念,有的提出覆盖数据全生命周期的数据治理,有的提出以用户为中心的自服务化数据治理,有的提出减少人工干预、节省成本的基于人工智能的自动化数据治理,在面对这些概念的时候,我们一方面要对数据现状有清晰的认识,对数据治理的目标有明确的诉求,另一方面还要知道数据治理中各种常见的误区,跨越这些陷阱,才能把数据治理工作真正落到实处,项目取得成效,做到数据更准确,数据更好取,数据更好用,真正地用数据提升业务水平。
随着数据和应用程序对组织变得至关重要,数据治理工具在保护数据资产完整性方面的重要性也在增加。
大多数数据治理工具可以帮助您:
1.授权决策
2.提高数据质量
3.简化的数据管理
4.更高的数据互操作性
5.卓越的数据血统
睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发,融合数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。为您的数据治理框架选择合适的工具与其说是工具,不如说是了解您自己的数据治理策略的目标。
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