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小小少年有煩惱 小试身手Lv3
发表于2019-2-27 16:52
楼主
许多商业智能和分析项目专注于组织内的有限数据集。许多项目利益相关者认为，分析框架内的治理就足够了。然而，现实情况是，数据治理应涵盖整个组织的所有数据资产，以创建一致的信息视图，并提供一种管理不一致性和潜在数据质量问题的方法。
虽然非常注重技术和数据，强有力的治理会影响业务。更好的客户列表和对人口统计，产品，供应商，合作伙伴等的洞察力可以提高可见性。如果使用得当，这种可见性可帮助组织更有效地管理其数据，并帮助识别潜在机会和管理绩效。实际上，一些商业利益包括：
能够管理数据质量，从而提供更好的洞察力和更快的洞察时间
跨部门更好地协作
更高效的数据管理，支持自动分析和更广泛的业务洞察
组织的主要优势在于，正确的治理可提供更有效的信息访问和可见性，从而实现更好的分析。
数据治理几乎涉及数据管理的每个方面，但与数据治理流程密切相关的一个数据管理领域是主数据管理（MDM）。这是一个建立主参考的学科，以确保跨大型组织一致地使用数据。
保存数据的元数据存储库通常用于在MDM程序中建立跨组参考数据。产品和客户数据是MDM系统的主要重点。与数据治理一样，主数据管理项目也可能在组织内遇到争议，因为公司中的不同产品组或业务线对如何最佳地呈现数据提出了不同的看法。
随着企业计算包括更多外部生成的数据（通常通过Web或云收集），主数据管理的范围得到了扩展。这些数据中的大部分都是非结构化的，并且与传统上作为MDM焦点的结构化关系数据的性质不同。这是一些MDM工具开始利用支持更复杂数据相互关系描述的图形数据存储的原因之一。在大数据和企业组织结构的扁平化一般持续进展导致在支持超过增量实现灵活的方法来治理越来越重视大爆炸，瀑布式的项目。
企业为什么需要做数据化转型1.消费领域发生巨大变化
除了某些少量行业，大部分的行业服务的最终目的还是为了消费者，所有原始需求都来源于人的需求，不管是基本生活需求还是更高层面的需求，人们都是在追求更好的东西，并且这种追求更好产品和服务的愿望发展的越来越快。人们抱着前所未有的期待，希望能够拥有“神性”和“幸福”（见未来简史）；所以人会越来越挑剔，并且这种价值观会因为互联网迅速传到到每个人。人们需要设计好、性能好、价格低、易获取、适合自己的产品和服务，并且人还是一种喜新厌旧的动物，没有最好，只有更好。
企业怎么办？企业不再可能用一款低劣的产品而获得长久成功了，因为类似的好的东西通过互联网迅速传播，谁还会买低劣的东西？这样的例子数不胜数，最典型的是相机、手机等行业。一个巨无霸的公司能在几年内倒掉，企业怎么快速应对？
2.基础技术发生巨大变化摩尔定律，在过去的芯片技术上得到印证，现在也在更多的领域得到印证。芯片计算速度没18个月就能翻倍，还一直发展了30年了，想象一下，在20年前一个几千万美元的用于大型计算的CPU，几年后就能以极低的价格出现在PC电脑里面；但是，就这样的高计算量，还居然不够用；据说软件的复杂度要大于硬件的复杂度，所以，硬件永远不够用。就是因为芯片的发展，才有了很多其他的产品；现在，在AI，物联网，机器人，新能源等方面，这些基础技术也在快速发展，随着这些技术的发展，有多少产品和服务需要重新定义？企业怎么去应对？
3.商业模式发生巨大变化360免费了杀毒软件，杀毒厂商死掉一片；淘宝和京东的崛起，线下商场越来越难做；共享模式以租代买，销售对象和市场容量发生巨大改变；美团通过线上控制线下，互联网企业拿走多少媒体的广告资源，一个搜索公司把搜索免费，一个地图公司把地图免费，这样的例子身边太多了，他们都是在重构商业模式，通过优化场景，从而变更生产关系和盈利模式，用另外一个维度和传统企业竞争，企业碰到这种情况怎么办？
4.政治环境发生巨大变化不管是经济决定政治还是政治决定经济，不可否认，政治的变化会影响到经济，人类100年前，战争很多，对经济影响比较大，随着信息沟通的顺利和人类对战争的厌恶，战争已经越来越少，但是政治波动从未停止，不管是好的方面，例如过去的全球贸易，中国的一带一路，还是坏的方面，例如恐怖主义，英国脱欧，美国退出巴黎协定，全球化的倒退；这些都极大影响这企业，企业怎么应对这种情况？
总的来说，如果不进行数字化转型，企业就要面临巨大风险，随时会死掉。其中转型是关键，数字化是手段。
那么如何做好数据治理？企业需要的不仅是全体员工对数据治理的重要性加以认同，并且还需要 一款成熟的，能够真正帮企业做好数据治理，使得数据洁净如水的工具。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.85)]亿信数据治理管理平台 — 睿治
对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。
2.元数据采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。
3.数据质量有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。
4.主数据帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。
最后，希望大家在2019年能够真正实现数据治理的成熟化，以及成功完成企业数字化转型。
