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从数据资产管理出发,数据治理管理平台如何最优搭建?

数据资产是企业在运营活动中形成的,由企业拥有,在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程可控的,并能够给企业带来价值的数据资源。当数据资源达到一定规模,具有使用价值了,就需要组织对其进行开发和利用,达到了量化、资产化后才能称之为数据资产。

数据资产管理


数据资产管理面临的问题

数据既像石油一样蕴含着巨大的价值,能够帮其获得战略优势;对某些企业来说数据甚至已像水和空气一样必不可少,成为生存的必须。但如同水与空气容易遭受污染一样,数据也面临质量、安全等方面的问题和风险。


企业拥有大量的数据资产之后,由于分工不同、时间推移及人员变动等因素,会造成数据资产变为无人维护的静态状态,数据的存储成本、检索的理解成本会越来越高。


这些数据资产分布在一片数据沼泽中,难以分辨数据资产的成本、价值,更难以进行生命周期管理,甚至给数据使用者带来难以跨越的信息鸿沟,这就需要我们对资产进行治理,并有效的解决一切“问题”数据。


数据治理具体如何开展?

道理看了这么多,最终还是要落实到具体措施上,基于数据治理体系及数据资产的核心关键,我们提炼出以下四大方面:


建组织、立制度

数据治理组织的建立并不是简单的组建一个临时团队,而是要建立一个能足够支撑企业数据化业务的完整体系,包括组织体系、管理体系、执行体系、技术体系等方面。另外,数据治理应该制度化,通过统一数据标准,制定合理的数据管理流程和制度,确保数据符合业务需求。


摸家底、拉人才

然后根据实际情况进行需求调研,先摸清自家家底,确定企业数据资产的分布、数据的质量、数据管理现状、数据应用需求等情况,确定改进内容和方向并与利益相关方达成共识。除此之外,政企也需根据实际情况建立自己的人才体系,包括人才选拔和数据治理人才培养。


建平台、选工具

前文我们说到不同的主体对于数据治理平台的需求不一,也有不同程度的轻重缓急,但一个全面的数据治理平台应该包含以下九大方面,即元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理。


数据治理平台涉及面广,体系庞大而又复杂,如果能选择一个在业界有口皆碑的工具,则会在最短的时间内完成治理目标,达到事半功倍的效果,亿信华辰的睿治数据治理平台则是一个绝佳的选择,其全面覆盖数据治理9大领域,采用微服务架构,融合度高,延展性强,且在多个行业有实施落地案例,经验丰富。


持续优化,再出发

通过数据治理工作的开展,数据变得可信且易于理解,并能有效地支撑业务人员的决策分析工作,数据资产也变得更易用,更有价值。数据治理需要进行长效的运营,每一次迭代优化都预示着政企数据战略目标的再出发!

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