企業(yè)數(shù)據(jù)治理過程中遇到的困難和挑戰(zhàn)，應(yīng)該怎么解決？
2023-03-13 16:13:00
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企業(yè)數(shù)據(jù)治理普遍存在的困難和挑戰(zhàn)主要有以下4個方面：
1、找不到：業(yè)務(wù)人員/管理者不知道企業(yè)有哪些數(shù)據(jù)，各類數(shù)據(jù)都存儲在哪個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，沒有一個統(tǒng)一的地方去搜索，也不知道該問誰要。
2、看不懂：業(yè)務(wù)人員/管理者拿到了數(shù)據(jù)卻看不懂，數(shù)據(jù)的描述方式具有很強(qiáng)的專業(yè)性和技術(shù)性，很難知道業(yè)務(wù)含義，也不清楚數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系到底是什么，對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)完全不清晰。
3、用不了：企業(yè)數(shù)據(jù)分散、多源、異構(gòu)，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)整合困難，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能直接使用。
4、管不?。簲?shù)據(jù)治理是一個組織的全局性項目，需要跨組織的溝通協(xié)調(diào)，而任何一個單一部門都很難直接協(xié)同其他平級部門，需要有企業(yè)級統(tǒng)籌的組織和統(tǒng)一的管理方式來運(yùn)營。
美林?jǐn)?shù)據(jù)作為國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商，結(jié)合自身多年數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗和對數(shù)據(jù)治理深刻理解下，有別于其他數(shù)據(jù)治理廠商的獨(dú)特理念：
1、業(yè)務(wù)驅(qū)動、價值為先：美林主張面向業(yè)務(wù)做數(shù)據(jù)治理，解決具體業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)問題，并不是為了數(shù)據(jù)治理而治理，也不是一次要治理所有數(shù)據(jù)。
2、標(biāo)準(zhǔn)為基、融合推進(jìn)：標(biāo)準(zhǔn)作為基礎(chǔ)和最終的目標(biāo)，數(shù)據(jù)治理慢慢的道路中，通過融合等手段解決歷史問題，推進(jìn)數(shù)據(jù)治理工作前進(jìn)，最終實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一。
3、AI賦能、增強(qiáng)治理：美林具備自研智能算法，主張借助智能手段增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理的效率和效果，擺脫人工治理。
1、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是確定數(shù)據(jù)治理的方針與策略，解決數(shù)據(jù)治理工作怎么管的問題。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略階段主要有3項工作，第一：制定企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)，進(jìn)行企業(yè)現(xiàn)狀盤點、數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估和制定企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略；第二：制定企業(yè)數(shù)據(jù)管理辦法，包括制定一套數(shù)據(jù)管理制度、一套數(shù)據(jù)管理流程和一套數(shù)據(jù)管理組織架構(gòu)；第三：構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，包括制定一張企業(yè)業(yè)務(wù)域藍(lán)圖、一套企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)磚規(guī)范和一套企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型。
2、湖倉建設(shè)：數(shù)據(jù)倉庫解決了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題，數(shù)據(jù)湖解決了
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題，美林提出湖倉一體的方案，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合，支撐數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)應(yīng)用。
3、數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)治理方法很多，常見的比如頂層設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)先
行、技術(shù)驅(qū)動、項目建設(shè)等，美林根據(jù)多年的探索和實際應(yīng)用經(jīng)驗，提出了業(yè)務(wù)價值驅(qū)動數(shù)據(jù)治理的新理念：
（1）業(yè)務(wù)先行、價值驅(qū)動：以切實需要的業(yè)務(wù)場景和核心利益為出發(fā)點，驅(qū)動數(shù)據(jù)治理，倒逼提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
（2）標(biāo)準(zhǔn)為基、融合推進(jìn)：當(dāng)前企業(yè)或多或少都經(jīng)歷的多年的信息化建設(shè)，很少有企業(yè)能一開始就制定好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并在所有的系統(tǒng)建設(shè)中都嚴(yán)格遵守這個標(biāo)準(zhǔn)。美林?jǐn)?shù)據(jù)對此創(chuàng)新性的提出了“融合先行，終向統(tǒng)一”的思路，對存量系統(tǒng)和新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理實行分而治之。針對存量系統(tǒng)，為了不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行、避免系統(tǒng)改造、降低歷史數(shù)據(jù)影響，美林采用統(tǒng)一接入、映射關(guān)聯(lián)的方案，滿足跨業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求，解決一物多碼的問題。針對新系統(tǒng)，自動執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，依靠自動化方式進(jìn)行數(shù)據(jù)核查，為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作開展提供抓手，持續(xù)支撐數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作。
（3）AI賦能、增強(qiáng)治理：數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長給數(shù)據(jù)治理工作帶來巨大壓力，傳統(tǒng)人工方式做數(shù)據(jù)的清洗、分辨與調(diào)優(yōu)使治理工作耗時冗長，帶來高昂的人力成本，且愈發(fā)難以滿足智能應(yīng)用對數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質(zhì)量的高要求，傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)治理工作已變得捉襟見肘。美林?jǐn)?shù)據(jù)依托自身人工智能等新技術(shù)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理的模型管理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等模塊，還具備算法中心，可以兼容企業(yè)已有算法和第三方算法，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的“自治與自我進(jìn)化”。
4、數(shù)據(jù)門戶：解決數(shù)據(jù)怎么用、怎么找數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)專業(yè)人員
通過數(shù)據(jù)地圖，可以通過數(shù)據(jù)地圖來尋找自己需要的數(shù)據(jù)集，組裝自己需要的寬表。對于技術(shù)專業(yè)人員，可以通過共享服務(wù)來尋找應(yīng)用開發(fā)所需要的數(shù)據(jù)API，支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)服務(wù)需求。對于企業(yè)全部人員，可以通過企業(yè)知識庫統(tǒng)一管理和檢索企業(yè)文檔數(shù)據(jù)。
5、智能應(yīng)用：通過前面的數(shù)據(jù)規(guī)劃、湖倉建設(shè)、數(shù)據(jù)治理等工作，可靠、可用的數(shù)據(jù)要素已經(jīng)被創(chuàng)造出來，數(shù)據(jù)的消費(fèi)者和應(yīng)用的開發(fā)者能夠更好地使用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)要素的價值真正體現(xiàn)在業(yè)務(wù)上。
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