在数字化浪潮的推动下,数据成为企业最宝贵的资产之一。它就像是万能钥匙,既能洞察市场趋势、指导业务决策,更是可以驱动企业的创新与发展。然而,随着数据量的爆炸性增长,数据的复杂性、多样性和分散性给企业带来了前所未有的挑战,如何确保数据的准确、安全、方便管理等,成为了每一个企业必须面对的问题。
痛点分析:
1.数据多样,散落在各自系统:
企业数据资源散落,数据类型多;
数据未进行融合统一存储,数据使用不便。
2.数据质量差,无统一标准:
数据业务分散,各部门、系统标准不统一;
数据质量问题,数据统计分析不准确,决策失误。
3.数据处理慢、处理成本高:
数据处理周期长,不能及时响应需求;
数据处理不够便捷,对人员技术要求高。
4.数据权限不明确,数据安全无保障:
数据权限管理不完善,权限划分不清晰;
敏感数据、隐私数据没有有效监管和控制。
5.数据资产不清,缺乏统一数据视图:
不能说清楚有多少数据,数据资产混乱;
很难找到定位数据,导致数据利用率差。
6.数据孤岛,数据资产共享差:
企业数据资产未盘活和实现数据广泛共享,未发挥数据资产应有的商业价值。
出现问题并不可怕,对于企业来说,发现问题从而解决问题,是企业成长的契机。在快速变化的市场环境中,我们会不断面临各种挑战和问题,能发现问题并积极寻求解决方案,才能不断提升自身的竞争力和适应能力。
解决方案:
1.数据集成:多结构数据自动化接入,支持数据报送和定制模板采集;
2.数据治理:数据标准是数据治理的稳固基石,为元数据管理、数据模型规划、开发流程以及质量控制等治理活动提供清晰指引。建立统一的数据标准可以确保数据的一致性、准确性和可靠性,有效消除冗余和冲突,进而提升数据的整体价值。数据标准的精心制定与严格执行,对于数据管理至关重要,是推动数据价值实现不可或缺的重要保障。
3.数据开发:将治理后的数据转化为数据资产或业务需要的新形态,以便更好地利用这些数据来推动企业的业务发展、提升决策效率、创造商业价值等;
4.数据资产化:对数据进行规范化管理,构建完整的主数据和数据资产目录,数据资产的合理管理与利用,将为企业带来持续的创新与竞争优势。
5.数据服务:通过数据接口的方式对外提供数据,包含数据服务门户、数据共享交换、数据服务接口等。
6.数据分析:丰富的数据分析工具,查询建模分析、统计报表分析、BI主题分析、大屏可视化分析等。
实施步骤:
成功案例:
典型的案例就是我们去年做过的一个项目,是一家建材公司,由于数据零散在各个系统,并且相互之间没有形成统一的标准,因此难以整合出企业需要的关键指标信息。通过集成了我们的统一调度系统,实现了各板块的多个核心指标集中呈现,并可按需下钻分析。
数据治理是一个持续的过程,随着大数据、人工智能等技术的不断发展,数据治理也将面临更多的机遇和挑战。未来,数据治理将更加注重数据的智能化管理和应用,通过机器学习、自然语言处理等技术手段提升数据的质量和价值;同时,数据治理也将更加注重跨组织、跨领域的数据共享和协作,推动数据生态的繁荣和发展。在这个过程中,我们需要不断学习和创新,以适应数据治理的新趋势和新要求,为企业的数字化转型和可持续发展提供强有力的支撑。