在当今数字化时代,数据被视为新时代的战略资产。企业从运营、决策到创新,不能离开数据的支撑。数据不仅仅可以描述企业内外部环境,还能为公司能够带来新的商业经济价值和竞争优势。然而,只有高质量的数据,才能真正发挥其价值。低质量的数据不仅会影响业务效率,还可能会引起错误的决策。因此,对于依赖数据驱动的企业而言,数据治理是确保数据质量,发挥数据价值的关键。
当前,大多数企业在数据管理方面仍存在诸多问题,如数据标准不统一、数据质量良莠不齐、数据流程缺乏规范、数据安全性得不到保障等,这极度影响了数据资产的价值挖掘和利用。因此,企业迫切地需要通过数据治理,建立数据资产管理的规范体系。
数据治理是指对数据来进行管理和控制,以确保数据符合企业的业务目标、战略方向、合规性要求,并最大限度发挥数据价值的过程。它的目标是为公司可以提供高质量、统一、安全、可信的数据支撑。
数据管理关注数据的日常操作和处理,以确保数据的可用性、完整性和安全性;而数据治理不仅涉及数据全生命周期的管理,还注重数据策略、标准、质量、安全等方面,以使数据与企业战略和业务目标保持一致。因此,数据治理是数据管理的基础和保障。
数据治理最重要的包含制定数据标准、数据质量管理、数据安全合规管理、元数据和主数据管理等内容。
数据治理的第一步是明确目标和范围。要围绕企业的核心业务诉求,找到真正的症结所在,并据此确定数据治理的重点领域和范围。
需要成立跨部门的数据治理委员会,统一领导下的专业工作组,并明确各方的职责分工,形成工作协同机制。
建立统一的数据标准是数据治理的基石,包括数据定义、编码、采集、集成和共享等所有的环节的规范。
对影响业务的关键数据,要建立质量检验、监控、分析和报告等闭环机制,持续跟踪和改进数据质量。
制定数据安全和隐私保护策略,保障数据在采集、存储、使用和销毁全生命周期的安全合规性。
元数据管理有助于数据资产的发现和理解,主数据管理确保核心业务数据的完整性和统一性。
数据治理关乎企业战略,需要高层领导的重视和全力支持,将其纳入企业战略规划,予以人力和资金保障。
根据企业的真实的情况,制定有计划、分阶段的实施策略和路线图,防止贪多嚼不烂。
数据治理不仅需要制度建设,更需要全员的数据文化意识,提高数据价值认知,形成自觉习惯。
数据被视为新时代的战略资源,但只有经过系统治理,数据资产才能真正释放价值。DataHunter可以为企业客户提供完整的数据治理解决方案，通过数据治理提升企业的数据质量和决策质量,是推动数字化转型的重要一环。企业要格外的重视,持之以恒地推进数据治理,培养数据文化,建立规范体系,充分的发挥数据资产的价值。
DataHunter 是数据治理和可视化分析展示领域有名的公司，旗下拥有智能数据分析产品-Data Analytics、大屏可视化产品-Data MAX、敏捷型数据中台-Data Formula，已为小米、三一重工、国家电网、雀巢、联合利华、中信集团等国内外500强公司可以提供数据可视化分析服务。
Data Analytics- 业务驱动型BI产品，提供从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案，帮助客户实现数据决策并改善业务。Data Analytics部署灵活、简单易操作、功能强大，大范围的应用于领导驾驶舱、用户分析、销售管理、财务分析、人力资源管控等场景。
Data MAX- 酷炫大屏可视化产品，能够在一定程度上帮助企业快速将业务数据可视化的呈现在大屏幕、PC、手机等终端平台上。Data MAX拥有丰富的组件库、主题风格及行业模板，操作简单拖拽即可完成布局，用户可以自由配置也可以专属定制，广泛应用于展览汇报、指挥中心、业务看板、智慧工厂、智慧交通、媒体监控等场景。
Data Formula- 敏捷型数据中台，可以解决企业数据孤岛、数据治理、数据资产等问题，帮企业真正做到数据驱动。Data Formula可根据企业特有的业务架构，构建起一套统一的、标签化的、API化的，并可持续更新的数据资产管理平台，为企业前台业务部门提供决策快速响应、精细化运营及应用支撑等要求，使企业实际做到自身能力与用户需求的持续对接。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
OpenAI转型盈利性企业 微软近140亿美元投资如何转股？谈判已开启
开门红！U17亚预赛-国少2-0完胜巴林 艾比布拉闪击&造2球表现抢眼
iPhone17全解析：轻薄Air版来袭，Pro版性能爆表，苹果16却遇问题
孩子写作再也用不着愁了，直接查大语文素材词典去抄，特别好找！小学能用到的素材都有，积累多了自己也能写
上一篇：大数据时代的到来：探秘令人瞩目的大数据及其重要性
下一篇：数据治理对AI的重要性
