登录
首页精彩阅读浅谈企业数据治理
浅谈企业数据治理
2017-01-11
收藏

浅谈企业数据治理

数据治理目的必须是明确和清晰，简单来讲，其方针是拨乱反正，并建立科学的信息管理体系。


数据治理目的

经营成本和效率

冗余的数据会导致成本增加，削弱经营效率，最重要的是，使用不准确的/不同步的信息会增加风险。

知识获取和管理

人员流动和应用下线会让企业因为未能保留知识而产生更高风险，不对当前系统信息进行获取和归档会造成未来系统整合的风险。

风险和审计管理

能够对法律诉讼或审计要求提供快速响应，保障合规化，客户信心和品牌优势。

跨业务线条的经营整合

基于大量数据的业务分析能驱动发现优化业务经营和客户体验的机会。

数据治理内容

企业级数据治理的范围是很大，水可以是很深的，涉及整个企业的 IT技术、业务经营管理、法律和行业规范，信息安全和隐私等方面。因此， 企业在起步实施数据治理一定要量力而为，以下是一个参考例子。

1. 设定可行的期望值，脚踏实地启动数据治理的征程。


2. 确定项目实施需求范围，划分不同的优先级入手建设。


3. 制定合理的目标，让资源投入后能早获回报，增强横跨企业各部门使用人员对数据和信息的信心。


4. 只许成功，不能失败，这是理想主义。在现实中， 我们需要有周详的部署和计划，以确保成功率是最高的。


数据治理价值

提高对跨业务线以及与合作伙伴/渠道之间的商业政策和运营的理解；

统一与客户、供应商和渠道之间的沟通；

加快跨业务线条应用的实施；

透明度和审计能力是法规遵从的基础；

数据质量管理流程更多地纳入到上游应用/系统；

通过使用跨业务线的数据使得不同业务部门之间协同工作，例如：每条业务线能向其他业务线的客户进行交叉销售和提升销售。

企业为了有效地开发和利用信息资源，以现代信息技术为手段，对数据和信息资源进行计划、组织、领导和控制。而这种能力和水平，正是体现企业对数据和信息的驾驭能力，以及对业务分析与决策支持给予强大支撑。


数据治理 数据质量 期望值

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇回归系列（一）| 怎样正确地理解线性回归
下一篇2020美国总统竞选大戏开锣，川普当选的奇迹会再发生吗？
考试指南
报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present, www.cda.cn All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询