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大數據治理的五個核心要素是什么?

2019-05-10 15:47瀏覽數:61

欣思博(北京)科技有限公司(以下簡稱“欣思博”),是一家面向現代企業“數字化轉型”的綜合解決方案提供商。從“頂層設計”視角出發,全面分析企業數字化轉型機會,幫助企業構建數字商業時代的綜合競爭力。

本文是欣思博商學院從多年企業大數據咨詢規劃和實施實踐經驗出發,分享自身對于數據治理這一重要概念的理解,嘗試為大數據生態的知識交流和積累貢獻微薄之力。


當今的大型企業,內部分工日趨細化,采購、服務、市場、銷售、開發、支持、物流、財務、人力等各個環節,無不每時每刻產生著大量的數據。數據的格式也越來越多樣化,包括IT系統里存儲的結構化、非結構化數據,各樣電子文檔數據等。與此同時,企業管理者對數據的困惑也與日俱增,這些數據從哪里來?我們能相信這些數據嗎?數據之間有什么樣的關系?誰能理解這些數據?

    零散化存放是數據問題根源。

    造成上述情況最根本的原因是:數據零散化存放。大型企業在不同發展階段,會根據業務需求建設很多內部IT支撐系統,比如ERP(企業資源計劃)系統、CRM(客戶服務管理)系統、財務管理系統等,這些系統的分散建設,數據割裂,造成了數據零散化存放的現狀。

    基于數據作分析,首先需要數據的聚合,但由于生產系統和數據的離散化,造成了數據標準、數據模型不統一,因而企業最需要做的就是對數據整合和標準化。

企業只有建立了完整的大數據治理體系,保證數據的質量,才能夠真正有效地挖掘企業內部的數據價值,對外提高競爭力。

首先,高質量數據是企業業務創新、管理決策的基礎。隨著互聯網企業對其他各行業的沖擊,加劇了市場的競爭,許多企業面臨收入增速放緩、利潤空間逐步縮小的局面,過去單純的外延式增長已經難以為繼。因此,必須向外延與內涵相結合的增長方式轉變,未來效益的提升很大程度上要依靠企業的內部挖潛實現,這從客觀上對企業的創新能力提出了更高的要求,而提升企業內部數據管理的精細化水平,是企業開展業務創新和管理決策的重要基礎,能夠為企業創造巨大效益。

數據出了問題,到底是誰的責任?因為數據主要是IT系統產生的,所以一直以來,解決數據問題都被認為是IT部門的職責。而IT部門也飽受其苦,數據定義和業務規則,業務部門最清楚;數據錄入,業務人員負責;數據使用,業務人員是用戶;數據考核,業務部門有權力……但實際上,要切實解決數據問題,開展數據治理工作,就必須先清楚一點:數據治理,是業務部門和IT部門共同的職責。

大數據治理需要管理和制度的有力支撐,可結合企業的現狀,制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等,頒布相關的數據治理的企業規章制度等。

 數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準,為評估企業數據質量,并且為手動錄入、設計數據加載程序、更新信息以及開發應用軟件提供的約束性規則,數據規范一般包括數據標準、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。

欣思博的愿景是賦能現代企業“數字化轉型升級“,塑造企業面向未來發展的科技服務生產力。如果您想了解更多關于欣思博商學院的內容請戳二維碼關注,轉載引用請注明出處。

自古至今,專業人才都是支撐行業發展的根基。隨著互聯網技術的深入應用,單一的專業人才已不能滿足行業發展的需要,一專多能的復合型人才成為各公司競相爭搶的優質資源。在全球經濟下行、產業環境回歸到本質的影響下,擁有單一資源能力的人才已不能為行業帶來預期價值,以市場訴求為載體的復合型人才嚴重稀缺。那么,在實踐中,單一能力的人才如何向復合型人才轉變呢?欣思博商學院本著頂層設計、融合創新、追求卓越、健康共贏的原則為您解析復合型人才的進化之路。

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