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​让数据说话,数据治理“有章可循”

作者: 时间:2022-01-14 来源: 字号:  

试想下,如果没有好的数据治理方案,整个世界会变成什么样 ?数据质量差、难以使用、数据不完整、容易受网络安全威胁……最终导致企业及组织机构无法正常使用数据。换句话来说,没有数据治理,就没有数据存在的意义。

问题是,什么是数据治理?

DGI(国际数据治理研究所)给出的定义是,数据治理是通过一系列相关的过程来行驶决策权和职责分工的系统,而这个过程一个模型,包括了五大要素,即:谁(Who)、在什么时间(When)、什么情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。而DAMA(国际数据管理协会)则认为,数据治理是对数据资产行使权力和控制的一系列行为。

说白了,数据治理是多维度、全流程的一整套管理行为,重点包括组织、制度、流程、工具等几个重要环节,主要目的是帮助用户实现数据价值转换。

近几年,随着数据管理意识的不断提升,企业对数据治理方案及产品的需求也在不断攀升。有专业研究机构表示,全球数据治理市场将从2020年的21亿美元增长到2025年的57亿美元,复合增长率为22%。其中,数据量的快速增长、监管和合规要求的增加,以及业务协作需求推进等因素,是推动数据治理市场高速增长的主要驱动力。另外,DevOps在软件开发中的应用增加,也与数据治理产生了强关联性。

数据显示,全世界各个国家的政府机构都出台了与数据相关的隐私保护法规,为了确保企业数据得到妥善保存、正确使用,拥有合理、妥善的数据治理方案就变得越发重要。

那么,企业如何遵循最佳实践经验,构建出一个更适合业务需求的数据治理方案?

首先,要识别关键数据元素,并将数据视为战略资源。对于企业来说,并不是所有的数据都同等重要,卓越的数据治理策略,首先要了解哪些数据对业务有帮助。而这些关键数据有时候会涉及几十到数百个系统和应用程序。并且,通过大量最佳实践来看,企业的主观能动性是数据治理成败与否的关键。另外,不能做“事后诸葛亮”,要想办法将原始数据转化为对生产有帮助的结果数据。

其次,要建立包含数据全生命周期的策略。全面的数据治理策略不只存在于单个时间节点,还包括源数据创建、清理、更新、存储、分析、传输、备份、删除等等。在数据全生命周期的每个环节都有潜在的接触点,需要在各个阶段都要进行有效管控。比如:确定谁是数据的所有者,以及什么系统或个人可以在数据的整个生命周期中更改数据。期间,企业可以进行审计跟踪,以确保数据的完整性。

其三 ,让业务人员参与到数据治理流程中。通常,业务人员是数据治理后的最大受益者,好的数据治理方案可以让业务人员获得高质量的可用数据。所以,让业务人员参与到整个数据治疗的全过程,并发表自己的意见,就变得非常重要。

其四,要重视主数据管理。数据治理和主数据管理,看上去意思差不多,核心内容都是数据,但其实二者是有区别的。数据治理应该包含主数据管理,好的数据治理应该为企业提供具有指导意义的业务数据;而有效的主数据管理,可以让数据治理更准确,更具一致性体验。所以,数据治理和主数据管理应该是两个有交叉关系的业务部门,需要密切沟通和相互协作。

其五,数据治理,治理的不仅仅是数据,而是要对信息进行分类。数据治理及数据治理解决方案需要进行更深层次的探索,即通过数据与数据之间的各种关联关系,找到有价值的信息。比如:通过财务记录、病人记录、员工记录等等,我们可以得出,最近企业运营情况如何,病人得了什么病,员工的工作状态如何等等。再比如,如果我们只是对数据进行分类,而没有对信息进行处理,系统就会出现数以万计的误报,出现重复警报、超负荷的网络流量冲击等等状况。

其六,不要过度地限制数据的使用。鉴于信息资源的重要性和安全性,很多IT高管会严格限制数据的使用,这对于处于高位竞争的业务部门来说,显然会带来不利影响。

总结而言,数据治理的目的是确保信息的准确性,为决策提供有效依据,这也是我们常说的——要让数据来说话。而在实现这一目标之前,我们要先建立一个全面集成的数据管理平台,即把数据聚集在一个平台上,再均衡各个部门的需求,让数据变得可访问、更准备、更完整,以及更可视化。(李代丽)



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