如今,数据已成为企业的核心资产和重要的生产要素。在数据驱动的信息化时代,企业只有管理好核心业务数据,才能从中优化产品、开拓市场新渠道,打造企业核心竞争力。但在探索与数据相关的开发技术、应用场景和商业模式时,并非所有项目都能取得预期效果,许多预期需求无法实现,重要原因之一就是数据质量因素导致的。而数据治理正是企业管理和提高数据质量的重要手段。加强数据治理已成为企业提升管理能力的重要任务。
今天DataHunter数猎哥就来给大家说说企业该如何开展数据治理,才能引领企业加快数字化转型,从而获取更大的业务价值。
一、企业数据管理遇到的挑战
在我国,各行业的信息化发展和建设水平并不均衡,对于部分行业,信息化还处于刚刚起步的阶段。但我们可以从金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业领域总结出规律:企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大阶段,也由此导致了一些问题:
1.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。
2.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。
3.缺乏有效管理机制
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。
4.存在数据安全隐患
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