90%的人都搞不懂的数据治理,从理论到实践,都在这里了
相信很多人都不了解数据治理,因此小编也经常听到这些疑问:
为什么企业要治理数据?
数据治理时,为什么要建立数据标准、提升数据质量?
数据质量差会影响到了哪些数据报表、哪些业务?
……
数据是企业的一项重要资产,这显然已经成为了大家的共识。但现实中,很多企业并没有将这项资产充分利用起来,挖掘真正的数据价值。
因为在一部分的传统企业看来,数据并不是一个重要的生产要素,而IT更是作为一个支撑性职能来看待。大部分人的数据思维和数据意识淡薄,在数据的收集、整理和处理上投入的精力很少,也导致了“无数据可用”。
正因为如此,数据治理则是通过改善数据质量,确保“有可用数据”,让合适的人可以访问合适的数据,最终实现企业级数据共享,为数据分析、挖掘提供基础。
一、数据治理的定义
数据治理是一个系统,它包含管理和保护数据资产所需的人员、流程和技术,其目标是建立标准化、集成、保护和存储企业数据的方法、职责和流程。
二、数据治理要怎么做
1、确定需求:与数据项目一样,详细的需求研究是数据治理第一阶段的工作。我们需要摸清楚企业数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。
2、梳理数据:为了更好地梳理数据资产,我们可以基于业务主题进行梳理,还要制定数据资产的标准。
3、优化流程:对于企业而言,数据来源特别多,像财务、人力、供应链、生产、销售等。只有对数据过程进行规范,包括数据产生、采集、处理、加工、使用等,我们才能优化流程。因此我们可以通过统一数据标准,制定合理的数据管理流程和制度,规范数据生产供应的过程。
4、搭建平台:不同的客户需求必然不同,因此数据治理平台的搭建也按照客户需求搭建不同模块。
5、建立指标:提升数据质量是企业数据治理的重要目标,也是企业进行数据分析挖掘、业务管理和决策的重要基础,只有建立完整的数据质量体系,才能有效提升企业数据整体质量,从而更好的为业务服务。
6、优化模型:根据企业的数据价值和特征,梳理出企业的核心数据资产,对其分级分类,通过数据治理工具进行建模,定义敏感数据位置、描述和处理方式,保证数据的合规合法使用。
7、开放服务:通过数据资产目录、微服务等技术将数据进行开发共享,促进数据在企业中的应用,使得数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理和战略决策中,发挥数据资产价值。
8、赋能业务:数据治理最终要反馈到业务流程中,因此我们需要用数据驱动业务的落地,发挥数据价值。
9、持续优化:数据治理不能一蹴而就,为此数据治理的过程是一个不断的迭代和优化的过程。
说了这么多,大家肯定在想有没有关于企业数据治理的好方法。要想事半功倍,一套好的数据治理工具是必不可少的,Smartbi绝对是企业数据治理的好帮手,Smartbi一站式数据分析平台,不仅能帮助企业提升数据质量,特别是Smartbi数据文化模块,还能帮助企业提升数据文化氛围。
产品和工具对于企业的数据治理项目都十分关键,企业若是想要保证数据治理项目能够成功实施和持续见效,唯工具论绝对不可取。除此之外,企业需要把握数据治理的时机,数据治理组织、文化和制度的保障以及建立长效的运营机制缺一不可!