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盘点数据治理的六个价值
大数据 数据分析
随着大数据的发展,各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据,这些数据如果不能有效管理起来,不但不能成为企业的资产,反而可能成为拖累企业的“包袱”。数据治理是有效管理企业数据的重要举措,是实现数字化转型的必经之路,对提升企业业务运营效率和创新企业商业模式具有重要意义。

对于企业来讲,实施数据治理有6个价值,如图1-2所示。

▲图1-2 数据治理的6个价值

1.降低业务运营成本

有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化,减少过程中的人工成本;标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

2.提升业务处理效率

有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据,然后即可展开自己的工作,而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等,从而有效提高工作效率。

3.改善数据质量

有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的,数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量,提高数据分析的可信度,改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。

正如麦当劳创始人Ray Kroc所说:“我们的品牌需要市场上的可预测性—我们的消费者期望可预测性,起点是数据完整性。”

4.控制数据风险

有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务,例如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图谱等,帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险,如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。

5.增强数据安全

有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。通过数据梳理识别敏感数据,再通过实施相应的数据安全处理技术,例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段,实现数据的安全防护和使用合规。

6.赋能管理决策

有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。良好的决策是基于经验和事实的,不可靠的数据就意味着不可靠的决策。

通过数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制,持续输出高质量数据,从而制定出更好的决策和提供一流的客户体验,所有这些都将有助于企业的业务发展和管理创新。

关于作者:罗小江,用友集团助理总裁、平台和数据智能事业部总经理、北京软件和信息服务业协会云计算专委会副会长、中国企业财务管理协会企业风险管控专业委员会副主任委员。专注于企业数字化平台技术应用研究,具有企业管理、IT等复合知识,并且有丰富的实施交付经验,主导过多个千万级项目的规划及设计工作。石秀峰,用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库(DQPro)受聘专家。深耕数据领域十余年,曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地。

本文摘编自《一本书讲透数据治理:战略、方法、工具与实践》,经出版方授权发布。(ISBN:9787111694489)

责任编辑:武晓燕 来源: 大数据DT
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