数据治理中的难点以及痛点

1、数据治理中的难点以及痛点一你是否突破?为什么数据治理对业务成功至关重要例如，如果你开了一个葡萄园，你会期望完全监督酿酒过程：从葡萄种植的条 件到瓶子最终被塞住的时间。大部分公司认为大数据对其业务“至关重要”，但是，其中太多的组织在实施 完全监督数据流的基本要素方面落后：数据治理。这些公司无法理解信息如何 在整个企业中真正流动：企业的哪些部分拥有和/或使用不同的数据资产。通过实施强大的数据治理策略，你可以随时确切地知道您掌握了哪些信息。你 的员工对数据生命周期的每个步骤都具有可见性和透明度，从收集和存储一直 到报告和决策。与你的员工一样，你的企业数据是一项宝贵的资产，需要谨慎 管理和监控。数据治

2、理涉及在整个企业中建立流程，帮助你更有效地制定更明 智的数据驱动决策。作为一个团队，通常在业务和IT之间取得平衡。当你提高数据的可用性，可靠性，质量和安全性时，你可以确保你的员工始终 能够访问他们所需的信息，以便在工作中获得最佳性能，同时应用安全性以及 控制其中的任何其他关键因素。访问组织中的数据。构建数据治理战略的好处不幸的是，大多数公司想实现的数据治理方案都是失败的。虽然这个比率非常 高，但并不令人震惊。由于未能实现良好的数据治理，这些组织错失了诸如以 下优势：更好的决策：如果没有可靠的分析和报告解决方案，就不可能成为“数据驱 动”的组织。通过提高企业数据的一致性，准确性和质量，您将对自己

3、的业务 决策更有信心。提高生产力：很多企业表示，由于数据不准确，他们浪费了资金。更好的数据 治理意味着当两个数据源发生冲突时，员工不再需要花费宝贵的时间来搜索正 确的信息。更容易的合规性和审计：相关法规严格控制某些行业的公司如何处理敏感数 据。明确定义的数据治理策略可帮助您向审计人员提供信息安全存储且不会在 传输和静止时被篡改的情况。实施强大的数据治理策略是您可以为业务的未来做出的最有价值的投资之一。数据治理中的难点1、委员会政治许多组织的数据治理项目都失败了，因为公司愿意为项目的理想付出代价，但 却没有完全致力于其成功。在许多情况下，随着治理委员会成员陷入日常任 务，数据治理就会被搁置。但是

4、，业务方在数据治理中发挥着重要作用：定义 所有员工必须注意和监控的规则，指标和KPI。其他数据治理项目失败是因为委员会陷入了两个极端之一：要么程序如此高 级，要么不处理实质性问题，要么陷入琐碎的细节中，这些细节并非真正必 要，例如，当委员会使用近乎严苛的意味着相信他们需要“数据警察”来控制 他们的“数据公民”。2、不具代表性的数据 当业务的不同部分正在接收不具代表性或意外的数据时，实施成功的数据治理 计划变得更加困难。业务的一部分中的员工将以文档作者未能预料到的方式使 用表单上的字段和代码，这一点非常普遍。这可能是因为表格尚未更新以反映 当前的商业现实。无论是什么原因，这些预期的差距都会产生数

5、据质量问题：数据如何实际转化 并带入整个组织。由于存在如此多的交叉线和错过的信号，因此很难在合并不 同类型的数据时遇到困难而沮丧。3、数据不一致如果业务的不同部分不共享一个共同的词汇表，即使报告相同的KPI，您的数 据也可能不一致。这不仅会造成混乱和不良见解的负面反馈循环，而且还会使 首先启动治理计划变得更加困难。例如，多个用户可以定义他们自己的计算重要业务指标的方式，例如盈利能力 和收入。更糟糕的是，这些计算是在与组织的集中信息资产断开连接的单独 Excel电子表格中进行的。由于这些文件与公司的标准化流程或其单一版本的 事实不同步，因此当需要一起坐在桌旁时，不同的部门不会说同一种语言。4、数

6、据孤岛也许数据治理计划面临的最大挑战是数据孤岛：信息存储库仍然由单个团队或 部门控制，并且对整个组织不可见。当某些派系将其数据与公司其他部门隔离开来时，员工无法从数据可能包含的 答案和见解中受益。大多数公司表示他们在数据孤岛方面遇到了中等或高难 度。如果实施得当，数据治理计划应该通过让整个组织了解这些破碎的数据库，以 及通过定义流程来记录部门之间如何相互共享数据来帮助打破孤岛。这些原因都是数据治理的问题，那么面对这些问题如何解决呢?亿信数据治理管理平台一睿治，从元数据、主数据、数据标准、数据质量再 到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，为企业提供全面的解决方案， 打通数据治理全流程。数据治

7、理全栈解决方案：故普决愤迎HI称婚株曾3R撬活I 0隆民敏拥网隆疑舞政折断厦说斌段拥盆开应用激 ft Hit全域船析5蜷电分折| 小由峰会折散据片案宵厦贩孙!/at报辑技施栋醒定史11豌M础1救据评怙监测 欧里源全生命周期管理：平台融合数据治理9大产品，每个模块功能可互相调用，全 程可视化操作，打通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合，快 速解决企业不同的数据治理场景。产品技术开发先进：平台提供丰富对外接口，使系统具有高度灵活性、扩展性 和集成能力。采用全方位、严密的安全编码加强产品安全性，对不安全的数据 进行严格校验。程序具备自检、故障诊断等功能。数据治理规划咨询：专业团队既可对数据治理的工具、方法、模板进行咨询方 案设计，也可对数据治理的策略、组织架构、处理流程、支持环境和规章制度 等进行合理的规划，为客户提供专业完整的服务和咨询。项目实践经验丰富：在银行、租赁、卫生等行业拥有丰富的数据治理实践经验 和完整案例，可根据行业