数据治理技术对企业有什么帮助?



随着大数据、人工智能和云计算等技术的发展,企业的业务数据量和信息量越来越大。 随着数据资产的积累,很多企业在管理上面临着新的挑战:
•如何管理海量数据?
•如何对数据进行深度挖掘,为企业提供更有价值的决策依据?
一、如何管理海量数据?
数据治理技术是什么? 简而言之,数据治理是指建立和完善一个系统来管理并解决数据问题,包括从源头到最终的应用,比如从数据库和分析系统的建设,再到对业务的影响。 首先,企业要想实现数据管理目标,需要通过多个层面来做管理:
(1)通过业务系统(ERP、 CRM)等将数据统一到一个框架下;
(2)通过分析工具(BI、 TensorFlow/python等)将分散在不同业务应用中的各种数据进行统一分析; (3)通过对各个业务之间存在的复杂关联关系进行综合处理,形成一个完整的逻辑结构; (4)最后还需要通过治理工具来确保系统可以正常运行、提供可靠服务。
二、如何对数据进行深度挖掘?
在大数据时代,企业可以通过海量数据分析,挖掘出价值信息,更好地利用数据。 因此,企业需要通过统一的治理框架来帮助实现数据治理,以保证数据的完整性、一致性、准确性和一致性。 同时,基于业务驱动的理念,通过持续的数据运营维护来促进数据价值最大化。
•业务视角下的“人、货、场”管理模式无法满足业务需要
•缺乏统一标准、规范流程和管控机制等导致企业管理成本和效率较低
三、基于数据治理的价值体现:
1.数据治理是一项持续不断的工作,其目标是不断优化数据资产的质量,提高企业的运营效率。
2.在保证系统性能优化的同时,我们要通过技术手段把业务数据统一管理,在对数据资产进行深度挖掘时能够帮助到企业做决策,
例如:
•在业务方面做数据价值转化;
•在技术上做出实时性、低延迟、高可用、海量并发等关键指标;
•对业务部门进行实时监控,以便于对业务系统做更好地优化。
3.以用户体验为核心,以“数据为本”作为企业的核心理念。 4.通过对大量数据进行深度挖掘,将大量信息中蕴含着的商业价值挖掘出来;从而使得企业能够以最快的速度作出决策。
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