智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

在線免費試用 DEMO體驗視頻介紹

睿治智能數據治理平臺

IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

各行業企業數據管理遇到的挑戰

時間：2020-03-26來源：知乎瀏覽數：607次

目前業界并沒有對其概念的統一標準定義，我們可以這么認為，數據治理從本質上看就是對一個機構（企業或政府部門）的數據從收集融合到分析管理和利用進行評估、指導和監督（EDM）的過程，通過提供不斷創新的數據服務，為企業創造價值。

DGI（Data Governance Institute，數據治理研究所）認為，企業不僅需要管理數據的系統，更需要一個完整的規則系統以及規章流程。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容，因此在整個企業范圍內，包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等，都需要經過仔細考量，以保證數據的可用性、一致性、完整性、合規性、和安全性，確保在整個數據生命周期中，都具有較高的數據質量。

在我國，各行業的信息化發展和建設水平并不均衡，對于部分行業，信息化還處于剛剛起步的階段。但我們可以從金融行業、通訊行業、地產行業、傳統制造業以及農業領域總結出規律：企業信息化大致經歷了初期的煙囪式系統建設、中期的集成式系統建設和后期的數據管理式系統建設三個大階段，也由此導致了一些問題：

1.數據質量參差不齊
現在，企業越來越重視管理數據資產，但其實并不是所有數據都是數據資產，數據中也有垃圾數據。由于企業各個業務系統或模塊都是按照各自的需要錄入數據，業務系統不需要的信息就不錄，沒有統一的錄入工具和數據出口，造成同樣的數據在不同的系統有不同的屬性信息，數據完整性無法得到保障。

2.IT系統孤島化，數據流通受阻
目前，大多數企業的信息化建設初期缺乏整體規劃，大多都是以業務部門驅動的單體架構系統或套裝軟件，數據分散在這些架構不統一、開發語言不一致、數據庫多樣化的系統中，導致在企業內部形成了一個個的“信息孤島”。這些“孤島”之間缺乏有效的連接通道，數據不能互聯互通，不能按照用戶的指令進行有意義的交流，于是數據的價值不能充分發揮。

3.缺乏有效管理機制
許多企業嘗試通過生產系統的業務流來控制數據流，但由于缺乏有效的管理機制和某些人為的因素，比如平臺間數據標準不一，缺少全局規范文檔，信息無法對接應用等，在數據流轉過程中，導致了大量的垃圾數據。以外，數據產權不明確，管理職責混亂，管理和使用流程不清晰，也是造成數據質量問題的重要因素。

4.存在數據安全隱患
近年來，隨著大數據的發展，諸如此類的數據安全事件多不勝數。數據資產管理上，正在由傳統分散式的人工管理向計算機集中化管理方向發展，數據的安全問題愈來愈受到人們的關注。
綜上所述，看似表面的數據問題其實會對業務帶來嚴重的影響。數據不真實、不準確、數據不透明、不共享都將增加企業經營風險、管理難度和復雜度。最終導致跨組織信息共享程度低、資源難于整合。如何更好地管理和控制數據，做好數據標準化和服務體系建設，成為當前各企業迫在眉睫的任務，而數據治理是關鍵。

（部分內容來源網絡，如有侵權請聯系刪除）

立即申請數據分析/數據治理產品免費試用我要試用

上一篇：數據治理項目的實現需要的核心要素之一...

下一篇：企業實現一個數據治理的項目需要注意什么？...