企業(yè)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺使用數(shù)據(jù)時會遇見哪些常見問題或挑戰(zhàn)呢？

為幫助你快速理解，下面我將通過一個真實案例進行切入。

數(shù)據(jù)分析師：“老大，昨天會議上你說的供應(yīng)商評價場景，我感覺目前數(shù)據(jù)存在問題。你看 10 年前上的系統(tǒng)與去年上的新系統(tǒng)供應(yīng)商編碼、物料編碼、人員編碼、數(shù)據(jù)單位都不一致，根本關(guān)聯(lián)不起來。

就拿其中一個指標來說吧，近 3 年的及時到貨量 = 及時到貨數(shù)量 / 到貨數(shù)量，目前我們連這個簡單的場景都做不了。因為當(dāng)時編碼沒有定規(guī)則，企業(yè)沒有制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，不僅這個場景做不了，涉及需要大量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 模型的場景也無法實現(xiàn)。”

老大：“他們沒有上主數(shù)據(jù)系統(tǒng)以此保證主數(shù)據(jù)的一致性嗎？也沒有人定義標準？看來這個坑不小呀。下面我們抓緊建立一套數(shù)據(jù)質(zhì)量體系吧，針對不符合規(guī)范的內(nèi)容，通過郵件定時發(fā)送給業(yè)務(wù)部門負責(zé)人。通知發(fā)送后，如果再出現(xiàn)問題那就是業(yè)務(wù)部門的事情了，要不然老板還懷疑我們的能力不行，這個鍋我們不背。”

算法工程師：“老大，要訓(xùn)練的銷量預(yù)測數(shù)據(jù)感覺有問題，問了一圈業(yè)務(wù)領(lǐng)域的人，就沒有一個對歷史數(shù)據(jù)全局能說明白的，每個人都只知道自己的那一塊數(shù)據(jù)。我看了一下，營銷數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑都不一致。我已經(jīng)很盡力地拉了幾次會議了，可每次組織會議時，大家都有時間的情況不多，所以這個事情部門之間就推來推去，都想讓其他部門改，最后會議都是以不了了之收場。”

研發(fā)工程師：“老大，昨天采購那邊好像改了什么字段或數(shù)據(jù)，導(dǎo)致下游的報表數(shù)據(jù)都出現(xiàn)了問題，今晚又得加班了，主要是現(xiàn)在還不清楚問題到底在哪？”

通過以上這段對話可知，數(shù)據(jù)治理一般存在以下 4 種挑戰(zhàn)：

第一，數(shù)據(jù)不可知：作為業(yè)務(wù)人員/企業(yè)管理者不清楚數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系到底是什么，對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)完全不清晰。
第二，數(shù)據(jù)不可控：現(xiàn)有數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，導(dǎo)致業(yè)務(wù)人員的工作瑣碎，工作量巨大，且容易出錯。
第三，數(shù)據(jù)不可取：業(yè)務(wù)人員無法根據(jù)真實需求從數(shù)據(jù)源中快速提取數(shù)據(jù)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)需求無法快速被滿足。
第四，數(shù)據(jù)不關(guān)聯(lián)：因各個數(shù)據(jù)之間沒有任何關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以支撐企業(yè)實際業(yè)務(wù)。

也正是因為所使用的數(shù)據(jù)存在一系列的問題，且問題還在不斷涌現(xiàn)，所以企業(yè)有必要對數(shù)據(jù)進行治理，以此提升數(shù)據(jù)的價值，并為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化戰(zhàn)略打好基礎(chǔ)。