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目前,大部分工业企业已经完成了ERP、CRM、供应链、协同办公等企业信息化系统的建设,但是由于数据分散在众多系统中,缺乏统一的数据定义和数据分类,因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。
数据不标准主要表现在不同系统之间描述同一业务实体的数据定义标准不同;数据不一致主要表现在相关联业务系统的数据不同步、各应用系统间存在数据编码规则不一致的问题,还有重复编码的问题;数据完整性差表现为缺少数据实体的关键信息。企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理,实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。只有解决了数据问题,才能实现IT价值。
大数据时代数据产生的价值越来越大,各企业都在探索基于大数据的相关技术和应用模式,最终目的就是挖掘数据的价值,推动企业的发展。因为数据有可能是成本,也有可能是资产,能给企业带来重要的价值,是企业宝贵的资源。如果没有数据治理,数据的质量就无法保证,数据难以成为企业的资产,既使再多的业务和技术投入也都是徒劳。数据质量低下会导致企业在IT方面的重复投入,各种应用系统的价值难以有效地发挥出来,数据的问题甚至会使得企业错失商机,损失无法估量。
数据治理是保证数据质量的必需手段,数据治理的价值贡献在于确保数据的准确性、可获取性、安全性、适度分享和合规使用。例如,可以对数据服务涉及的计算资源、数据资源制定标准化的统一管理规范,制定涵盖主数据、数据主题、数据质量、数据安全、数据共享等数据标准体系及数据管理体系。
当今世界进入了数据爆炸的时代,数据成为企业重要的资产。企业涉及的数据类型,包括文本、图像、音频、视频等,分为静态数据和动态数据,实时数据和非实时数据,结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,这些数据有些来源于企业的内部信息系统及设备,有些来源于外部的供应链和社交网络。数据驱动企业的决策成为时代发展的必然。
数据治理能使企业清楚地认识自己的优势和劣势,有利于企业提高决策的合理性,为用户提供更加优质的服务。大数据时代,企业可以通过对数据的整合和分析,从中获取对企业有用的数据。新的数据技术手段,使得信息在企业内部不同部门之间有效、快速地传递,使得不同部门之间的交流、沟通更加透明,使得企业不同的利益主体能广泛地参与决策,从而提高决策的科学性和合理性。
在企业的生产经营活动中会产生大量的数据,企业需要对事务性数据、机器生成数据、社交媒体数据等内外部数据进行整合,特别是对与企业重大商业利益相关的数据资源的整合、分析与利用,从而指导企业的经营与发展。
数据技术带来的不仅是技术的更新,还有管理方式的改变,数据治理不仅局限在企业的决策层,还包含管理层和业务层,数据治理能改善企业管理层与其他利益相关者的关系,使企业变得更加敏捷和高效,更注重用户体验的提升和需求的满足。例如,为解决日常的数据收集、数据处理效率较低、数据不一致的问题,可以通过元数据管理系统,建立采集元数据和元数据关系,提升跨系统的数据交互能力以及数据整合能力,进一步提升企业的核心竞争力。
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