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大数据办理:数据问题的全面处理之道
文立木 2018-12-20 公民邮电报
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图1 DAMA数据办理功用结构


图2 典型的中国式数据办理安排架构

当今的大型企业,内部分工日趋细化,收购、服务、商场、出售、开发、支撑、物流、财政、人力等各个环节,无不每时每刻发生着许多的数据。数据的格局也越来越多样化,包含IT体系里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业办理者对数据的困惑也日积月累,这些数据从哪里来?咱们能信任这些数据吗?数据之间有什么样的联络?谁能了解这些数据?

零星化寄存是数据问题本源

形成上述情况最底子的原因是:数据零星化寄存。大型企业在不同开展阶段,会依据事务需求建造许多内部IT支撑体系,比方ERP(企业资源方案)体系、CRM(客户服务办理)体系、财政办理体系等,这些体系的涣散建造,数据分裂,形成了数据零星化寄存的现状。

依据数据作剖析,首要需求数据的聚合,但由于出产体系和数据的离散化,形成了数据规范、数据模型不共同,因而企业最需求做的便是对数据整合和规范化。

大数据办理带来全面处理之道

大数据办理是许多数据问题的全面处理之道。依据DAMA(国际数据办理协会)的界说,数据办理(DG,Data Governance)是指对数据财物的办理活动行使权利和操控的活动调集(规划、监控和履行)。作为DAMA数据办理功用结构(图1)的10项功用之一,起着辅导其他数据办理功用怎么履行的效果,它通过拟定正确的方针、操作规程,确保以正确的方法对数据和信息进行办理。

大数据办理,即依据大数据的数据办理。大数据,一般指契合4V特征的数据,包含交际数据、机器数据等,大数据对传统数据办理作业带来许多的扩展,在方针/流程上,大数据办理应掩盖大数据的获取、处理、存储、安全等环节,需求为大数据设置数据办理专员准则;需考虑大数据与主数据办理才干的集成,需求对大数据做界说,共同主数据规范;在数据生命周期办理各阶段,如数据存储、保存、归档、处置时,要考虑大数据保存时刻与存储空间的平衡,大数据量大,因而应识别对事务有要害影响的数据元素,查看和确保数据质量。此外,在隐私方面,应考虑交际数据的隐私维护需求,拟定相应方针,还要将大数据办理与企业界外部危险管控需求树立联络。

大数据办理的商业价值

企业只要树立了完好的大数据办理体系,确保数据的质量,才干够真实有效地发掘企业界部的数据价值,对外进步竞赛力。

首要,高质量数据是企业事务立异、办理决策的根底。跟着互联网企业对其他各行业的冲击,加重了商场的竞赛,许多企业面对收入增速放缓、赢利空间逐渐缩小的局势,曩昔单纯的外延式增加现已难以为继。因而,有必要向外延与内在相结合的增加方法改变,未来效益的进步很大程度上要依托企业的内部挖潜完成,这从客观上对企业的立异才干提出了更高的要求,而进步企业界部数据办理的精细化水平,是企业展开事务立异和办理决策的重要根底,能够为企业发明巨大效益。

其次,规范化的数据是优化商业形式、辅导出产运营的条件。许多企业的 IT 体系阅历了数据量高速胀大的时期,这些海量的、涣散在不同旮旯的数据导致了数据资源运用的复杂性和办理的高难度,形成了一个个体系竖井。体系之间的联络、规范化数据从哪里获取都无从知晓,通过数据办理作业,能够对涣散在各体系中的数据供给一套共同的数据命名、数据界说、数据类型、赋值规矩等的界说基准,通过数据规范化能够避免数据的紊乱运用,确保数据的正确性及质量,并能够优化商业形式,辅导企业出产运营作业。

最终,多角度、全方位的数据是企业展开商场营销、抢夺客户资源的要害。数据已成为企业最中心的隐形财富,谁把握了精确的数据谁就能取得先机,在当时竞赛日益剧烈的商场上,企业怎么在不同的细分商场构建客户画像、展开精准营销,怎么挑选竞赛战略、进行运营办理决策,都有必要依据360度全方位、精确的客户数据加以剖析判别才干得出。

大数据办理的五个中心要素

1.清晰数据办理责任,树立数据办理安排

数据出了问题,到底是谁的责任?由于数据首要是IT体系发生的,所以一直以来,处理数据问题都被认为是IT部分的责任。而IT部分也饱尝其苦,数据界说和事务规矩,事务部分最清楚;数据录入,事务人员担任;数据运用,事务人员是用户;数据查核,事务部分有权利……但实际上,要实在处理数据问题,展开数据办理作业,就有必要先清楚一点:数据办理,是事务部分和IT部分一起的责任。

图2是典型的中国式数据办理安排架构,数据办理/办理领导小组设在信息化领导小组之下,能够单设,也能够是信息化领导小组的一个责任,而虚框中的数据办理部分或许是实体部分,也或许是由牵头事务部分和IT部分联合组成的虚拟团队。 

值得一提的是,越来越多的企业开端注重数据办理作业,一些企业高管团队中也发生了一个全新的职位——首席数据官(CDO),是安排内大数据战略的拟定者和推动者,担任安排内数据财物的开发和运用,通过数据推动安排事务的立异和开展,一般直接陈述给CEO或CIO。

2.办理出成效,准则是确保

大数据办理需求办理和准则的有力支撑,可结合企业的现状,拟定相应的办理办法、办理流程、认责体系、人员人物和岗位责任等,公布相关的数据办理的企业规章准则等。

举个比如,在笔者担任过的一个数据办理项目中,为了加强数据保密办理,依据重要程度、揭露规划、数据运用频次和数据安全要求,针对数据拟定了四个重要等级:极灵敏级、灵敏级、较灵敏级、低灵敏级,并依据不同等级施行相应的办理举动,等级越高,数据办理的要求越高。

3.数据规范:没有规矩,不成方圆

数据规范是指对企业中心数据进行有关存在性、完好性、质量及归档的丈量规范,为评价企业数据质量,并且为手动录入、规划数据加载程序、更新信息以及开发运用软件供给的束缚性规矩,数据规范一般包含数据规范、数据模型、事务规矩、元数据、主数据和参阅数据。

拟定数据规范的意图是为了使事务人员、技能人员在说到同一个目标、名词、术语的时分有共同的意义。数据模型对企业运营进程中触及的事务概念和逻辑规矩进行共同界说。事务规矩是一种威望性准则或辅导方针,用来描绘事务交互,并树立举动和数据行为成果及完好性的规矩。元数据能够协助增强数据了解,能够架起企业界事务与 IT 部分之间的桥梁。主数据用来描绘参加安排事务的人员、地址和事物。参阅数据是体系、运用软件、数据库、流程、陈述中及买卖记载中用来参阅的数值调集或分类表。

4.数据办理活动,理论结合实践

数据办理活动是指为完成数据财物价值的获取、操控、维护、交给以及进步,对数据规范所做的方案、履行和监督作业,一般包含以下活动。

数据架构办理,用于界说企业数据需求,规划完成数据需求的首要蓝图,一般包含数据规范办理、数据模型办理、数据集成架构等;数据质量办理,指通过方案、施行和操控活动,运用质量办理技能衡量、评价、改善和确保数据的恰当运用;元数据办理,指通过方案、施行和操控活动,以完成轻松拜访高质量和整合的元数据;数据安全办理,指通过方案、拟定并履行数据安全方针和办法,为数据和信息供给恰当的认证、授权、拜访和审计;参阅数据和主数据办理,指通过方案、施行和操控活动,到达确保参阅数据与主数据的共同性。

5.数据办理软件:工欲善其事,必先利其器

现在业界盛行的数据办理软件,一般也称为数据财物办理产品、数据办理产品,首要包含的功用组件有元数据办理工具、数据规范办理工具、数据模型办理工具、数据质量办理工具、主数据办理工具、数据安全办理工具等。

运用数据办理软件首要处理企业不同来历数据集成进程中遇到的问题,需求数据办理软件能够为企业供给共同的元数据集成、数据规范办理、数据模型规划、数据质量稽核、数据财物目录、数据剖析服务等才干。

结语

依据大数据的人工智能年代的到来,为各行业带来依据数据财物进行事务立异、办理立异的关键,伴跟着企业数字化转型进程,越来越多的数据被搜集,大数据办理将为企业供给更全面更精确的数据,到时人类的大部分行为将能够被核算和猜测,这种对社会成员的行为逻辑、社会事情的开展态势提早作出判别、猜测和模仿,将使社会办理形式得到极大革新,然后极或许推动社会办理也由传统的人类精英经历办理向依据大数据的智能化办理转型。