数字化转型,企业数据治理痛点有哪些?

2022-12-12 14:51:56
光点科技
数据治理

本文根据笔者的文章整理,由中国软件网编辑整理。 在数字经济时代,数据作为企业发展的核心资产,对企业的重要性不言而喻。 企业在面对数字化转型的过程中,如何才能确保数据资产安全,实现数据资产的充分利用? 在大数据时代下,企业要实现智能化转型、创新业务模式、创造价值,就必须有强大而丰富的数据基础作为支撑。 



但随着企业业务规模逐步扩大,管理效率和成本却越来越低。 数据资产在各个业务流程中产生大量的信息记录和知识沉淀;同时随着各种数据处理、分析方式不断增加,这些数据也不断积累起来。 然而由于传统管理模式不能有效控制海量数据与业务间的关联风险与安全隐患;以及由于传统管理方法过于依赖于流程和经验,无法保证有效控制复杂情况下多维度和多层次信息关系。 


因此造成了大量企业在数据采集、处理、存储、分析利用等环节形成了大量不规范问题: 如业务逻辑复杂;信息内容与流程难以把控;信息安全性不高;用户体验不佳等。 针对以上问题,本文结合中国软件网大数据理团队及咨询公司帮助客户搭建大数据治理体系。


一、明确数据管理的目的

大数据治理是企业治理的一部分,但是不是每一家企业都需要数据治理。 企业的数据要进行有效管理,必须从组织层面建立统一的管理体系。 在制定业务规划和策略时,要明确企业数据治理的目的。 只有明确了这个目的,才能保证数据治理活动能够沿着正确方向开展,进而提高企业经营管理效率,降低成本和风险。 在制定数据治理计划时,还要考虑到企业当前现状的实际情况。例如:业务系统目前主要使用数据库作为主要存储方式,那么就需要确定数据库使用范围以及对数据库实施访问权限管控;其次是对数据管理人员和开发人员的授权控制;最后是针对不同使用对象制定不同的权限管理体系、数据存储方式及数据访问控制等方案。


二、构建完善的数据管理体系

在搭建数据治理体系时,我们首先要明确我们的目的是什么?然后制定相应的标准规范,构建数据资产管理体系。 如:明确业务价值体系,建立统一数据标准、安全管理、流程管控和监督评价等机制。 其次建立企业内部 IT部门相关组织架构,明确各层职责范围,制定完善的数据管理制度、流程和规范; 最后建立健全 IT系统安全运营和运维机制。 如:建立完善的监控运维和审计制度等。


三、建立数据标准与规范

通过一系列的规范与标准,实现企业数据管理活动各个方面的标准化和规范化。 (1)数据标准是所有数据治理工作不可或缺的基础,是规范治理行为、保障数据质量的重要保证。 (2)质量标准决定了系统或文件内的信息和资源在结构化或非结构化、不同格式等方面,满足用户需求。 (3)流程标准化:流程包括管理过程中的业务逻辑和数据管理规则,以及相应的操作步骤。 (4)安全标准:安全技术体系是确保业务系统安全、可靠运行的前提,包括数据资源安全、信息系统安全以及网络互联安全三个方面。 (5)应用标准:应用程序应符合数据规范,包括规范信息描述、使用原则以及应用规则等。 (6)系统与服务标准:通过标准化的服务定义系统与服务内容,并实现统一管理与控制。


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