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释放数据价值,从“治理”开始
发布时间:2021-08-13

  近年来数据治理成为挖掘数据价值的重要手段和工具。“数字转型、治理先行”,那么,为什么进行数据治理,数据治理能治什么?

  为什么要做数据治理,真的想透了吗?

  为什么要做数据治理?

  -我们要建立数据标准,提升数据质量,实现数据资产统一管理。

  为什么要建立数据标准、提升数据质量,不做会怎样?

  -数据质量问题比较多,无法提供准确的数据报表,影响业务效率,无法支撑企业的数字化转型。

  都影响到了哪些数据报表、哪些业务?

  -XX报表不准确、统计口径不一致、系统之间数据孤岛,数据集成困难……

  为什么会造成数据报表不准确,口径不一致,系统集成难?

  -因为数据标准一致,数据源的数据质量差。

  在数据驱动的数字时代,企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中,才能从中萃取更大的业务价值,进而优化产品管理,拓展市场新渠道,打造企业核心竞争力,而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。

  数据资产现状

  1.数据质量层次不齐

  “数据资产化”的概念已经被大多数人理解和接受。不论是企业、政府还是其他组织机构,对于的数据资产的管理越来越重视。然而,数据并不等于资产,也就是说不是所有数据都是数据资产,数据中也有垃圾数据。我们需要治理的是能够为企业创造价值的数据资产,而不是全部数据。

  2.数据交换和共享困难

  企业信息化建设初期缺乏整体的信息化规划,系统建设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,甚至还有大量的数据存放在员工的个人电脑中,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,数据的价值不能充分发挥。只有联通数据,消除这些“信息孤岛”,才能实现数据驱动业务、数据驱动管理,才能真正释放数据价值。

  3.缺乏有效的管理机制

  许多企业都认识到了数据的重要性,并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,在数据流转过程中,存在数据维护错误、数据重复、数据不一致、数据不完整的情况,导致了产生了大量的垃圾数据。数据产权不明确,管理职责混乱,管理和使用流程不清晰,是造成数据质量问题的重要因素。

  数据治理的目标

  数据治理的目标是提高数据的质量,即准确性、及时性、完整性、一致性,有效性,确保数据的安全性,实现数据资源在各组织机构部门的共享,推进数据资源的整合、服务和共享,从而提升企事业单位信息化水平,充分发挥数据资产作用。

  如何进行数据治理

  1.对于企业而言,其数据治理的关键环节主要包括:企业端数据治理的整体策略和方向、明确企业数据的范围和分布、打破数据壁垒,实现数据互通和共享,以及实现数据质量闭环管控等四项主要工作。

  2.企业的数据战略的制定是数字化转型工作开展的首要工作,是组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则,是组织开展各项数据相关工作的宗旨和指引,同时也引领了企业数据治理的方向。

  3.构建数据治理三道防线,实现数据闭环管控。“数据治理三道防线”是数据管理的组织架构,是数据管理全面化、体系化的具体体现。三道防线分别为:业务管理条线、数据治理管理条线以及审计监督条线,三道防线融合了企业前、中、后台的部门和人员,只有各负其责,加强“三道防线”的沟通联系,形成合力,实现信息共享、联动互动、合理覆盖,才能建成有效的全面数据治理体系,切实提升数据管理水平,充分释放数据价值。

  通过实施数据治理,让数据质量变得更好,发掘数据资产的商业价值,实现对业务的支撑;降低经营风险、安全保障;对决策进行支持;满足风险控制和外部监管要求;可企业持续发展。

  吉佳通达《数据处理生产线》以传感器数据采集、网络爬虫、批量数据导入等技术作为输入工艺,基于多Agent构造采集工序、HADOOP构造处理工序,以数据治理、统计分析、大数据等技术作为处理工艺,通过可视化平台或客户端展示处理结果,并提供特定规格的数据集作为产品。

  产品可根据不同需求,动态组合各工艺,支持柔性生产,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。该产品成功入选吉林省2021年大数据产业发展试点示范项目、第六届“创客中国”吉林省中小企业创新创业大赛企业组25强。

  吉佳通达一直致力于为政府和企事业单位、科研院所、高校、医疗机构等提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案,未来我们将继续为客户提供数据分析、治理、系统搭建、软件定制开发等专业的产品咨询、实施和技术服务帮助企业实现数据驱动、数据智能。