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。