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大数据治理:数据问题的全面解决之道
文立木 2018-12-20 人民邮电报
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图1 DAMA数据管理职能框架


图2 典型的中国式数据治理组织架构

当今的大型官方网,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化,包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,官方网管理者对数据的困惑也与日俱增,这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?

零散化存放是数据问题根源

造成上述情况最根本的原因是:数据零散化存放。大型官方网在不同发展阶段,会根据app需求下载很多内部IT支撑系统,比如ERP(官方网资源计划)系统、CRM(客户服务管理)系统、财务管理系统等,这些系统的分散下载,数据割裂,造成了数据零散化存放的现状。

基于数据作分析,首先需要数据的聚合,但由于生产系统和数据的离散化,造成了数据标准、数据模型不统一,因而官方网最需要做的就是对数据整合和标准化。

大数据治理带来全面解决之道

大数据治理是诸多数据问题的全面解决之道。根据DAMA(国际数据管理协会)的定义,数据治理(DG,Data Governance)是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。作为DAMA数据管理职能框架(图1)的10项职能之一,起着指导其他数据管理职能如何执行的作用,它通过制定正确的政策、操作规程,确保以正确的方式对数据和信息进行管理。

大数据治理,即基于大数据的数据治理。大数据,一般指符合4V特征的数据,包括社交数据、机器数据等,大数据对传统数据治理乐虎带来很多的扩展,在政策/流程上,大数据治理应覆盖大数据的获取、处理、存储、安全等环节,需要为大数据设置数据管理专员制度;需考虑大数据与主数据管理能力的集成,需要对大数据做定义,统一主数据标准;在数据生命周期管理各阶段,如数据存储、保留、归档、处置时,要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡,大数据量大,因此应识别对app有关键影响的数据元素,检查和保证数据质量。此外,在隐私方面,应考虑社交数据的隐私保护需求,制定相应政策,还要将大数据治理与官方网内外部风险管控需求建立联系。

大数据治理的商业价值

官方网只有建立了完整的大数据治理体系,保证数据的质量,才能够真正有效地挖掘官方网内部的数据价值,对外提高竞争力。

首先,高质量数据是官方网app注册、管理决策的基础。随着互联网官方网对其他各行业的冲击,加剧了市场的竞争,许多官方网面临收入增速放缓、利润空间逐步缩小的局面,过去单纯的外延式增长已经难以为继。因此,必须向外延与内涵相结合的增长方式转变,未来效益的提升很大程度上要依靠官方网的内部挖潜实现,这从客观上对官方网的注册能力提出了更高的要求,而提升官方网内部数据管理的精细化水平,是官方网开展app注册和管理决策的重要基础,能够为官方网创造巨大效益。

其次,标准化的数据是优化商业模式、指导生产经营的前提。许多官方网的 IT 系统经历了数据量高速膨胀的时期,这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度,形成了一个个系统竖井。系统之间的关系、标准化数据从哪里获取都无从知晓,通过数据治理乐虎,可以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,通过数据标准化可以防止数据的混乱使用,确保数据的正确性及质量,并可以优化商业模式,指导官方网生产经营乐虎。

最后,多角度、全方位的数据是官方网开展市场营销、争夺客户资源的关键。数据已成为官方网最核心的隐形财富,谁掌握了准确的数据谁就能获得先机,在当前竞争日益激烈的市场上,官方网如何在不同的细分市场构建客户画像、开展精准营销,如何选择竞争策略、进行经营管理决策,都必须基于360度全方位、准确的客户数据加以分析判断才能得出。

大数据治理的五个核心要素

1.明确数据治理游戏,建立数据治理组织

数据出了问题,到底是谁的游戏?因为数据主要是IT系统产生的,所以一直以来,解决数据问题都被认为是IT部门的职责。而IT部门也饱受其苦,数据定义和app规则,app部门最清楚;数据录入,app人员负责;数据使用,app人员是用户;数据考核,app部门有权力……但实际上,要切实解决数据问题,开展数据治理乐虎,就必须先清楚一点:数据治理,是app部门和IT部门共同的职责。

图2是典型的中国式数据治理组织架构,数据治理/管理领导小组设在官方领导小组之下,可以单设,也可以是官方领导小组的一个职责,而虚框中的数据治理部门可能是实体部门,也可能是由牵头app部门和IT部门联合组成的虚拟团队。 

值得一提的是,越来越多的官方网开始重视数据治理乐虎,一些官方网高管团队中也产生了一个全新的职位——首席数据官(CDO),是组织内大数据战略的制定者和官方网者,负责组织内数据资产的开发和利用,通过数据官方网组织app的注册和发展,通常直接汇报给CEO或CIO。

2.管理出成效,制度是网页

大数据治理需要管理和制度的有力支撑,可结合官方网的现状,制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等,颁布相关的数据治理的官方网规章制度等。

举个例子,在笔者负责过的一个数据治理项目中,为了加强数据保密管理,根据重要程度、公开范围、数据使用频次和数据安全要求,针对数据制定了四个重要级别:极敏感级、敏感级、较敏感级、低敏感级,并根据不同级别实施相应的管理举措,级别越高,数据管理的要求越高。

3.数据规范:没有规矩,不成方圆

数据规范是指对官方网核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准,为评估官方网数据质量,并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则,数据规范一般包括数据标准、数据模型、app规则、元数据、主数据和参考数据。

制定数据标准的目的是为了使app人员、技术人员在提到同一个指标、名词、术语的时候有一致的含义。数据模型对官方网官方网过程中涉及的app概念和逻辑规则进行统一定义。app规则是一种权威性原则或指导方针,用来描述app交互,并建立行动和数据行为结果及完整性的规则。元数据能够帮助增强数据理解,可以架起官方网内app与 IT 部门之间的桥梁。主数据用来描述参与组织app的人员、地点和事物。参考数据是系统、应用软件、数据库、流程、投注中及交易记录中用来参考的数值集合或分类表。

4.数据治理活动,理论结合实践

数据治理活动是指为实现数据资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升,对数据规范所做的计划、执行和监督乐虎,一般包括以下活动。

数据架构管理,用于定义官方网数据需求,设计实现数据需求的主要蓝图,通常包括数据标准管理、数据模型管理、数据集成架构等;数据质量管理,指通过计划、实施和控制活动,运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用;元数据管理,指通过计划、实施和控制活动,以实现轻松访问高质量和整合的元数据;数据安全管理,指通过计划、制定并执行数据安全政策和措施,为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计;参考数据和主数据管理,指通过计划、实施和控制活动,达到保证参考数据与主数据的一致性。

5.数据治理软件:工欲善其事,必先利其器

目前业界流行的数据治理软件,一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品,主要包括的功能组件有元数据管理工具、数据标准管理工具、数据模型管理工具、数据质量管理工具、主数据管理工具、数据安全管理工具等。

利用数据治理软件主要解决官方网不同来源数据集成过程中遇到的问题,需要数据治理软件能够为官方网提供统一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量稽核、数据资产目录、数据分析服务等能力。

结语

基于大数据的人工智能时代的到来,为各行业带来基于数据资产进行app注册、管理注册的契机,伴随着官方网数字化转型过程,越来越多的数据被收集,大数据治理将为官方网提供更全面更准确的数据,届时人类的大部分行为将可以被计算和预测,这种对国际成员的行为逻辑、国际事件的发展态势提前作出判断、预测和模拟,将使国际治理模式得到极大变革,从而极可能官方网国际治理也由传统的人类精英经验治理向基于大数据的智能化治理转型。

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