導讀:隨著大數據的發展,各行各業都面臨越來越龐大且復雜的數據,這些數據如果不能有效管理起來,不但不能成為企業的資產,反而可能成為拖累企業的“包袱”。數據治理是有效管理企業數據的重要舉措,是實現數字化轉型的必經之路,對提升企業業務運營效率和創新企業商業模式具有重要意義。
對于企業來講,實施數據治理有6個價值,如圖1-2所示。

01 降低業務運營成本
有效的數據治理能夠降低企業IT和業務運營成本。一致性的數據環境讓系統應用集成、數據清理變得更加自動化,減少過程中的人工成本;標準化的數據定義讓業務部門之間的溝通保持順暢,降低由于數據不標準、定義不明確引發的各種溝通成本。
02 提升業務處理效率
有效的數據治理可以提高企業的運營效率。高質量的數據環境和高效的數據服務讓企業員工可以方便、及時地查詢到所需的數據,然后即可展開自己的工作,而無須在部門與部門之間進行協調、匯報等,從而有效提高工作效率。
03 改善
數據質量
有效的數據治理對企業數據質量的提升是不言而喻的,數據質量的提升本就是數據治理的核心目的之一。高質量的數據有利于提升應用集成的效率和質量,提高
數據分析的可信度,改善的數據質量意味著改善的產品和服務質量。數據質量直接影響品牌聲譽。
正如麥當勞創始人Ray Kroc所說:“我們的品牌需要市場上的可預測性—我們的消費者期望可預測性,起點是數據完整性。”?
04 控制數據風險
有效的數據治理有利于建立基于知識圖譜的數據分析服務,例如360°客戶畫像、全息數據地圖、企業關系圖譜等,幫助企業實現供應鏈、投融資的風險控制。良好的數據可以幫助企業更好地管理公共領域的風險,如食品的來源風險、食品成分、制作方式等。企業擁有可靠的數據就意味著擁有了更好的風險控制和應對能力。
05 增強數據安全
有效的數據治理可以更好地保證數據的安全防護、敏感數據保護和數據的合規使用。通過數據梳理識別敏感數據,再通過實施相應的數據安全處理技術,例如數據加密/解密、數據脫敏/脫密、數據安全傳輸、數據訪問控制、數據分級授權等手段,實現數據的安全防護和使用合規。
06 賦能管理決策
有效的數據治理有利于提升數據分析和預測的準確性,從而改善決策水平。良好的決策是基于經驗和事實的,不可靠的數據就意味著不可靠的決策。
通過數據治理對企業數據收集、融合、清洗、處理等過程進行管理和控制,持續輸出高質量數據,從而制定出更好的決策和提供一流的客戶體驗,所有這些都將有助于企業的業務發展和管理創新。
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