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数据治理在当下来说有什么作用

数据治理它的发起背景多数是由于公司战略政策和业务日益变大的数据需求和要求所产生的,企业经过不断的在呢故障之后原来的模式已经不能够带动现在的业务增长了,这时候企业就需要通过数据方面来提高新的业务增长,原来的业务周期需要的时间过长无法满足业务就需要用数据去改变了,数据治理包括哪几个方面?

 

 

数据的治理应当需要去保持它的透明度,包括项目的进展和工作成果,以及所存在问题都需要让业务部门和老板看见,这样才能增加他们对数据治理的信心啦,发生问题的时候不能说去想办法隐瞒,而是应该立马揪出问题然后去及时解决。


在数据层面也需要更加透明,主要数据和参考数据之间应该是在公司的范围内去共享的,它的资产以及资源相结合在一起,让他们看得见找得到并且用的好。需要从事前、事中、事后三个层面构建数据治理策略。

 

事前:定义和建立数据标准,进行数据标准的宣贯和培训,培养企业数据文化。


事中:基于数据标准的数据校验、基于既定流程和制度的数据维护和使用。


事后:连续的数据质量测量,持续的数据问题和业务流程改进等。

它的目标就是提升数据得价值,是一个持续漫长的运营过程,需要逐步完善、分步迭代,指望一步到位完成是不现实的。


项目型的数据治理也是不够全面的了,通过它的无延续性虽然能够解决一时的数据问题,但是在某种程度上很难持续性的去获得它的数据价值,所以效果方面肯定达不到理想的预期,应被视为帮助业务人员实现业务目标的工具,它并不是说在项目外的任务,应该是融入到企业的业务流程当中,在业务的日常中规范数据的维护和使用。如果说蛋蛋知识靠它的工具论,过于重视工具和技术,忽视了组织、文化、制度、流程、标准等体系的建设也是不能够的。