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時間:2022-05-29來源:談什么未來瀏覽數:289次
數據治理是專注于將數據作為企業的商業資產進行應用和管理的一套管理機制,能夠消除數據的不一致性,建立規范的數據應用標準,提高組織的數據質量,實現數據廣泛共享,并能夠將數據作為組織的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中,發揮數據資產的商業價值。
大數據平臺建設已逐步成為傳統企業進行數字化轉型的必需品,企業通過數據能力的建設,拉通企業內的溝通壁壘,優化企業的業務流程,支撐客戶的響應訴求,打造在線的客戶運營能力。
然而,在實際的大數據治理平臺的建設過程中,經常存在這樣的問題:
數據標準難以落地,標準往往成為“紙上談兵”,技術部門與業務部門以及不同的部門之間出現“雞同鴨講”,溝通效率低。
大數據模型設計能力弱,未站在企業全局視角整體進行規劃,無法滿足業務的迅速增長需求,往往過幾年又需要進行模型重構“推倒重來”。
數據質量不高,無自動化的質量管理能力,陷入反復核查的質量困境。
數據運維復雜度高,數據時效性差,依賴人工高強度值班,缺乏自動化智能化的手段。
而這些問題,往往成為大數據平臺建設中的“絆腳石”,大數據平臺能力建設看似“火熱”,實際一團“亂糟糟”,人力投入越來越大,陷入持續的優化、問題核查等循環中,影響到數據能力的使用。
解決上述問題就需要開展數據治理并建設數據治理平臺。
數據治理是專注于將數據作為企業的商業資產進行應用和管理的一套管理機制,能夠消除數據的不一致性,建立規范的數據應用標準,提高組織的數據質量,實現數據廣泛共享,并能夠將數據作為組織的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中,發揮數據資產的商業價值。
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