数据治理可行性研究报告

2023-01-06 11:32:10
光点科技
数据治理

当前,我国的数据治理正在处于从政策推动、市场驱动到技术驱动转变的阶段,数据治理不再是“头痛医头脚痛医脚”的方式,而是在企业组织内部开始了数据治理转型。 随着数据的重要性日益凸显,越来越多的企业将目光投向了数据治理这一领域,希望通过开展数据治理提升企业数字化转型水平。 但是,对于什么是“科学”的“数据治理”? “数据治理”有什么具体内容? 怎样才能开展企业的“数据治理”建设? 国内对这一问题展开了热烈讨论。 在此背景下,数联未来结合多年行业实践和研究经验,对“科学有效进行企业的数据治理能力提升”进行了探讨和研究。 本文将从“‘科学’还是‘大数据’”这个角度出发,对企业进行数据化转型过程中开展的“数据治理”活动做一梳理和总结。文章首先对目前国内外关于企业开展数据挖掘应用过程中普遍存在一些问题进行分析,进而总结归纳出相应的解决方案并给出一些建议。 文章重点对以下内容展开分析:



一、什么是“科学”的数据治理?

如果将数据治理定义为数据资产管理,那么“科学”的数据治理就是围绕着“数据资产”,以业务需求为导向,通过一系列的流程、制度、规则、规范等来实现数据资产的规范和有效管理。 在这类活动中,往往需要企业建立一套完整的制度、规范,并以此为基础进行各类规则的设计与优化。 在业务需求分析环节,通常需要根据企业的业务特点及现状制定出符合业务需求的数据治理流程,并在此基础上制定出适合企业管理特点和需求标准的数据治理指标体系。 在进行数据分析环节,由于涉及复杂的数据挖掘工作及大量复杂流程和规则制定工作,因此通常需要对流程之间建立起一套完善的体系以及标准和机制。


二、国内关于数据治理的讨论

国内对于数据治理的讨论,主要集中在几个方面: 在技术层面,关于大数据与数据治理的对比、技术发展对数据治理的影响,目前都没有统一说法;


三、国内外大数据领域研究与实践分析

大数据的概念被提出已有近40年,由于其所具备的数据规模庞大、种类繁多、价值密度低以及处理速度快等特征,使得大数据被广泛应用于各行业。 但是在当前大数据的研究与实践过程中,仍然存在一些值得关注和思考的问题: 国内目前大数据领域的研究与实践还处于初步探索阶段。 国外大数据相关文献数量多且质量高; 但大部分文献都是在总结经验教训、探索解决方案,而不是真正意义上去实践。


四、数联未来对“科学”数据治理的思考与建议

 1.数据治理的定义:企业内部的数据治理工作,是指以提高数据质量、管理和应用水平为目的,对企业内部的数字化建设进行规划和实施,通过制定管理制度、技术标准等方式,保障企业数字化建设有序推进,以实现经营效率及效益提升为目标,实现信息系统与企业运营流程的融合、共享与协同。 2.数据治理工作要求:要以数据质量为核心,通过“数据清洗、元治理、标准建设”等工作方式,规范数字资产管理并实现资源整合,提升数字化建设质量和效率。


五、结语

本文首先介绍了数据挖掘的相关概念,以及它的分类和应用,并从数据治理的角度,总结了企业开展数据挖掘应用过程中存在的问题。 其次,总结归纳了目前国内外常用的四种数据治理方法。 然后,结合企业在数据化转型过程中遇到的问题提出具体建议。 最后,基于以上思考和研究结论,结合数联未来多年在数据治理领域的探索和实践经验,给出相关建议。 数据是数字经济时代最重要的资源。


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