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全面提升数据价值
赋能业务提质增效
当下,数据作为我国五大生产要素之一,已经成为我国国家基础性战略资源,更是驱动我国社会经济高质量发展的新引擎。随着我国数字经济的蓬勃发展,数据已快速融入生产、分配、流通等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式,对各行各业生产质效的倍增作用日益凸显。
然而,由于源数据质量参差不齐、孤岛现象凸显、缺乏管理机制、存在安全隐患,数据在应用过程中出现了数据找不到、数据看不懂、数据流不动、数据不可信、数据不可控等连锁问题,导致数据价值无法释放发挥,面临这样的困境,要想破局,就需要实施数据治理。
一、数据找不到
由于缺乏有效的元数据管理,组织摸不清自己拥有什么数据、数据表示什么、数据来自何处、数据如何在系统中流转,谁有权访问它,导致海量数据变为死数据,业务人员无法轻易的找到想要的数据。通过数据治理,对元数据的描述进行标准化和规范化处理,能够让数据更容易理解、查找、管理和使用。
二、数据看不懂
如果数据缺乏关联性,数据使用者将无法摸清数据来源和数据计算逻辑及血缘关系,便不敢贸然使用。再有,如果各部门或各系统对于元数据的描述不同,数据跨部门流转时,就会产生“语言障碍”,导致数据被看不懂。通过对元数据中的业务元数据和管理元数据进行有效管理,可以让使用者更好的了解数据的实际应用场景,快速的读懂数据。
三、数据流不动
由于数据的格式、编码、术语等在不同系统和部门之间存在差异,或是数据架构不合理、数据接口不兼容、数据权限设置等问题,会导致数据跨部门快系统难流通难共享,将直接影响业务的协同性以及数据的分析和应用。这就需要实施数据治理,构建数据中台,进行数据融合集成,并建立数据共享机制等措施来破解。
四、数据不可信
质量是数据的生命线,没有质量保障的数据,不仅没有价值,还会误导数据使用者产生错误的决策。通常“脏数据”的表现有:数据不一致、不准确、有冗余、时效低、关联性差、可解释性差等,面对这些问题,就需要通过数据治理建立统一的数据标准和规范,对数据进行全方位的梳理、清洗和修正,确保数据的准确性、完整性和时效性。
五、数据不可控
数据的安全性和合规性尤为重要,如果由于缺乏有效的数据管理机制,导致数据不可控,出现数据泄露、数据滥用等问题,将为企业带来难以估算的损失以及法律风险。数据治理通过建立完善的数据安全和合规管理机制,能够保障数据合法合规。同时,数据治理还可以通过数据访问控制、数据加密等技术手段,保护数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用等问题的发生。
综上所述,通过数据治理才能有效的提升数据质量、强化数据融合、规范数据管理和保障数据安全,从而真正的释放数据价值,以数据为驱动力,助力业务的提升。
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