数据治理是什么?到底需要怎么治?
随着数据技术的发展,数据治理已经成为了企业运营中不可或缺的重要组成部分。数据的处理和存储,以及数据的应用的融合,为企业提供了一种新型的数据管理方式与商业模式。在未来,企业数字化转型过程中,大数据将会成为企业数字化转型的基础能力;大数据、人工智能等技术正在逐渐渗透到各行各业中;同时大数据的应用也在不断地深入,影响着企业生存与发展。然而,随着数据的不断增加和不断丰富,数据也是数据中最关键的一环。如何用好数据资源呢?数据治理具有重要作用。数据治理涉及到数据治理、数据安全等多个方面。今天来谈一下在数据治理过程中应该注意什么:数据治理应该怎么做?目前还是处在比较初级阶段,还没有形成统一的数据标准以及规范。因此我们需要对数据治理方面进行进一步的研究和探索,从而制定更适合未来行业发展的整体方案和策略。
一、从全生命周期的角度
数据治理是一个整体,贯穿于整个产品生命周期当中,从企业立项、上线、使用、处理以及管理等多个阶段。只有这样,才能保证整个系统的稳定性和安全性。只有做好了数据的治理,才能将企业管理做好以及应用做好。目前而言,中国的大数据行业还处于发展早期阶段,应用场景有限。在大数据、人工智能等技术尚未大规模普及的情况下,数据治理不是一个简单的“治标”,而是一个持续提高企业运行效率的过程。如果能够用数据驱动企业整个产品生命周期各个环节顺利进行,将会为传统零售行业、制造业和服务业注入新的活力。数据治理是从整个应用阶段来说;在这三个阶段中各企业都需要进行数据治理工作或将会为商业带来很大变革。
二、数据治理从概念到实践
数据治理是为了实现数据的有效使用,帮助企业提高数据管理水平,提升核心竞争力。在数据共享与开放的大环境下,利用数据和人工智能的技术实现智能化分析越来越成为企业信息化发展的核心竞争力之一,随着中国经济社会的发展,越来越多的企业在数字化转型过程中开始认识到数据的重要性。因此,在数据处理这一环节需要对数据治理以及如何管理好数据进行思考清楚!数据要有价值还要有安全意识。这是数据治理中要重点思考的几个问题:首先要对内部各部门以及人员进行数据知识培训以及考核工作;其次要对数据治理意识的培养;第三是对于大数据以及人工智能技术方面要有相关知识以及使用场景;最后是数据质量问题是整个业务系统在大数据环境下对数据处理效率和质量的保障问题。对于一些不合理的数据处理方式以及数据处理能力将会导致更大损失甚至是严重事故!因此数据治理也就成为了一个企业所必须要做却又不能去做的事情之一。那么我们该如何面对呢?
三、解决方案
以企业级大数据中心为核心,在数据整合、分析和应用方面进行深度的研究和探索。通过大数据应用来挖掘更多的价值。企业内部数据共享和应用创新成为最重要的手段,而数据平台能够为大数据的应用提供有力支持。因此构建数据分析平台是一个必不可少的环节。在建设之前需要对数据进行管理,包括:使用规范统一数据采集标准、规范数据采集流程、建立数据标准。在保证数据质量之外也要保证业务正常进行,充分利用已有资源。因此将解决业务中需要处理、挖掘到的数据要进行规范管理并且应用于业务当中去。
四、小结
随着数字经济时代的到来,数字化、智能化将会成为推动经济发展和社会进步的重要推动力。大数据已经成为了推动企业数字化转型的核心动力所在。随着智能经济时代的到来,新技术在传统产业、新产业发展中逐渐得到应用,并产生巨大效益;但同时也带来了相应的风险以及对资源的挑战。随着新一轮科技革命和产业变革的到来,各行各业正在经历从“IT主导”向“智能主导”转变。这一趋势下,新技术会不断渗透到企业业务流程中去,在数字化管理和运营中得到充分运用,产生巨大的影响与效益。数据是其中最关键所在:要做好数据管理工作必须以用户需求为导向,以推动技术创新为核心驱动力;提升数据挖掘技术效能;加强规范管理;健全网络安全机制等四个方面来做好相关工作。
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