大数据治理是什么?数据治理对企业有什么帮助?



大数据时代,企业面临着数据缺失、价值挖掘不足等问题。对于企业来说,没有好的数据,没有价值发掘的价值,企业就没有发展。因此,大数据管理成为企业信息化的重要组成部分。而数据治理对于企业来说就如同一个放大镜,可以帮助企业将复杂分散的数据进行规范化处理与分析。
1.提高数据质量
数据质量主要包括:①数据质量,包括不同来源数据的一致性,同一类数据的一致性,以及同一类型数据的重复数。②数据质量,包括非结构化及半结构化数据,比如:数据源来自内部系统或外部系统中采集。③数据质量来源,比如业务部门从客户处获取的数据、外部系统提供给企业内部系统的数据。④数据质量跟踪:定期分析并对数据质量进行跟踪考核,使数据质量不断改进和提高。⑤数据质量统计分析:对数据质量进行统计和分析,并将结果及时反馈给业务部门和相关部门给予反馈和建议。
2.规范数据治理流程
在数据处理中,我们需要按照业务的需要,进行数据处理。需要知道的是,数据治理工作不是简单地做一个表单,而是需要从源头入手,保证数据治理的准确性与完整性。例如,在数据清洗过程中,需要对数据进行归类整理,保证数据之间的一致性,对数据进行统一建模。在数据处理中,还需要对数据质量进行检测与审核,确保数据符合规范要求的同时实现数据质量提升。我们需要制定出一套完整规范的数据治理流程,并定期对流程进行评价、优化工作。同时也可以为数据安全提供保障,避免数据泄露事件发生,同时规范数据操作规范。
3.避免“数据孤岛”
数据孤岛,是指数据之间的信息不对称、沟通不畅、互不信任。常见如:数据库之间相互引用数据,数据库之间相互排斥数据等。这些都会影响到数据质量和数据效率,最终造成信息孤岛。而随着大数据时代的到来,很多企业都在探索新的技术来促进数据管理,比如大数据管理平台、数据挖掘分析等,这些技术都在不断完善大数据管理平台的功能和应用,并逐步提升数据的价值。而数据治理就是对企业原有平台的提升和优化,保证数据一致性安全有效的进行处理和分析。
4.提高数据分析能力
大数据时代,数据的获取和分析成为企业管理工作的重要内容。数据治理通过规范数据采集、数据质量提升、数据加工、分析能力提高等手段来提高企业数据分析能力。这不仅能够提高企业数据管理水平,而且能帮助企业获取更为丰富的数据资源。只有实现了对数据的规范化处理后,才能对数据进行分析,才能做出正确的决策与评估。
5.增强信息获取能力
信息获取能力是影响数据质量的关键因素,而数据质量的好坏直接影响着数据质量管理,尤其是对大数据管理中信息来源的准确性和完整性造成重大影响。而数据治理将加强数据源头管理,强化数据管理过程中对数据来源、数据格式及数据标准等一系列控制管理,实现了信息来源统一、数据标准统一的要求。加强对数据源的管理,防止出现数据质量差、缺失数据以及来源不准确等情况。
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