在大数据时代,数据就像企业的根基,是各企业尚待发掘的财富,所以,数据是企业的重要资产。数据能否能否带来价值是其存在的意义,而数据治理则是企业管理尤为重要的一环。但如今,仍有觉大多数企业并未意识到数据及数据治理带来的重要影响。
什么是数据治理?
数据治理并不等同于数据管理,数据管理指规划、控制和提供数据及信息资产,发挥数据和信息资产的价值,强调在企业间或企业内部进行。而数据治理是对数据资产管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。数据治理制定正确的原则、政策、流程、操作规程,确保以正确的方式对数据和信息进行管理。
数据资产管理主要工作包括数据治理政策制定、数据标准管理、数据结构管理、数据流管理、数据库管理、数据运用管理、数据治理质量改善等方面。
数据管理是系统化的工程,不仅仅是单纯的技术问题、管理问题或者实施问题,而是三者紧密联系,共同发挥作用,共同促进数据管理机制完善并发挥作用的过程。相应的,大数据平台数据治理也应采取分步骤实施,有序推进的策略。
对于一个企业来说,把数据作为资产,才是建设大数据的最终目的,而不是仅仅是因为架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产,他就像管理自己名下存折、信用卡一样,定期梳理,无时无刻不关心资产的变化情况,关注资产的质量。
而资产目录就是管理资产的形式和手段,他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类,提供给使用者;使用者通过菜单,点选自己需要的数据,认可菜单对应的后端处理价值,后厨通过适当的加工,推出相应的数据服务;这是一个标准的流程,而这些流程之上,附着一整套数据管理目标和流程。
大数据资产又不是企业传统意义上的资产,因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。数据资产管理就是需要把在各种大数据处理平台上获得的数据资产有效的管理起来,并且围绕它支持创造业务价值目标,更好的流动、加工、分析、应用,甚至是数据的开放、连接、整合、嫁接等一系列过程。
围绕数据资产本身建立起一个可靠可信的管理机制。能够通过数据资产管理清晰地知道相关数据的定义、数据之间的血缘关系,并可以验证数据的有效性、合理性等数据质量指标。
因此,高效的数据管理是必须,而数据管理的核心第一要务就是数据治理,毕竟,规范的高质量数据是一切挖掘分析的基石。
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