DataHunter
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，数据的安全问题愈来愈受到人们的中科治疗白癜风有疗效盖白霖