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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

企業數據治理過程中存在的誤區

時間：2022-04-21來源：互聯網瀏覽數：201次

在數據中心平臺過程中，數據治理作為數據資產形成的早期工作，是數據平臺建設質量和成果評價的關鍵。因此，企業有必要了解數據治理的三個誤解，避免走彎路。

1.數據治理能在短期內有效。
數據治理的第一個誤解是，數據治理可以在短期內有效。

數據治理是一項長期而復雜的工作，是數據中心平臺建設過程中最基本、最重要的一步。大多數情況下，經過多次集成、清潔和收集，數據治理似乎已經取得了初步的成果，但在應用業務中，數據不能真正實現，更不用說推動業務了。可以看出，企業在數據治理過程中存在一些誤解，這將使數據治理過程漫長，效果不佳。造成這種現象的原因之一是企業缺乏數據管理，對數據實現價值有期望，但不清楚如何智能管理數據。

面對這種情況，企業可以通過小型數據應用項目全面安排數據架構、數據質量和數據處理能力，為以后的真實數據處理提供依據。在清楚地探索數據情況后，專業的數據中心服務提供商可以制定切實可行的數據處理方案，指導技術人員與業務人員合作，縮短數據處理的有效時間。

2.數據治理是技術部門的事。
數據治理的第二個誤解是，數據治理和中間平臺架構建設是技術部門的問題，與業務人員和企業管理無關。

企業數字化轉型是組織、業務、技術等部門的戰略變革。數據中心平臺建設的最終目標是實現業務，為數據實現提供動力。技術人員長期以來一直專注于提高技術能力，缺乏對業務需求和痛點的把握。不考慮業務需求的中間平臺建設將走出源頭。沒有企業中間平臺戰略的資源支持，數字化轉型僅由技術部門推動，數字化轉型不足，容易導致轉型中途死亡。

數據本身是由業務產生的，數據質量的提高離不開業務的發展。業務領域多，數據源渠道多，統一數據口徑需要先統一業務術語；業務需求多，數據報表不完善會導致基礎數據采集錯誤。因此，企業數據治理涉及的部門必須覆蓋業務部門、技術部門甚至管理層的多維組織結構，才能真正實施數據治理。

3.數據處理是一種簡單的工具配置和疊加。
數據治理的第三個誤解是，企業認為數據治理只是一個簡單的工具配置和疊加。

一些企業可能認為，通過治理工具簡單地清洗數據，數據將清晰、干凈。事實上，數據治理包括組織結構調整、治理過程制定、工具配置、現場技術人員實施、業務部門協調等。人員調用和安排是數據治理的前提，只有專業、合適的人員才能真正發揮作用，只有明確的行動指令和實施過程，企業數據治理才能有效。

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