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                    致CIO:大數據時代,我們將面臨數據治理的新階段


                      《職業經理人周刊》   獵頭班長v微博   微信:AirPnP   2020/2/18
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                    如我們所見,數據正在以前所未有的速度增長,IDC曾發布報告稱,到2025年,全球數據圈預計將增長至175 ZB。如何在這樣一個數據大爆發的時代奪得先機,充分把握數字紅利,成為眾多企業面臨的一個重要課題。數據治理,可以說是企業實現數據資產變現這一過程中,具有奠基意義的一步。
                    什么是數據治理?
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                    內鏡介入醫療器械-海外研發部長80-120萬東京 日本
                    電子競技/棋牌游戲-技術總監CTO 100-120萬臺北 北京
                    國際光電通信芯片--外延工藝資深專家80-150萬西安 深圳
                    新藥/仿制藥-研發系統-制劑部負責人CSO 60-70萬北京 成都 江蘇
                    光電通信芯片-INP光芯片設計資深專家80-150萬深圳 青島
                    語音操作系統產品經理(人工智能) 40-70萬北京 天津
                    CTO/架構師-計算機圖形/圖像處理方向 50-60萬北京 杭州
                    中國著名航空材料公司-冶金(金相)專家 150-300萬北京 西安
                     
                    目前業界并沒有對其概念的統一標準定義,我們可以這么認為,數據治理從本質上看就是對一個機構(企業或政府部門)的數據從收集融合到分析管理和利用進行評估、指導和監督(EDM)的過程, 通過提供不斷創新的數據服務, 為企業創造價值。[1]
                     
                    DGI(Data Governance Institute,數據治理研究所)認為,企業不僅需要管理數據的系統,更需要一個完整的規則系統以及規章流程。數據治理基本上涵蓋了企業所有與數據有關的內容,因此在整個企業范圍內,包括工作流程、涉及人員和使用的技術等等,都需要經過仔細考量,以保證數據的可用性、一致性、完整性、合規性、和安全性,確保在整個數據生命周期中,都具有較高的數據質量。
                     
                    總體來說,數據治理的目標就是提高數據質量,將數據價值最大化。具體而言,數據治理的任務包括以下幾點[1]:
                     
                    ● 構筑適配靈活、標準化、模塊化的多源異構數據資源接入體系;
                     
                    ● 建設規范化、流程化、智能化的數據處理體系;
                     
                    ● 打造數據精細化治理體系、組織的數據資源融合分類體系;
                     
                    ● 構建統一調度、精準服務、安全可用的信息共享服務體系。
                     
                    為何數據治理如此重要?
                     
                    分析機構BARC在一項研究中對全球378家公司進行了調查,96%的受訪企業認為,數據治理已經不可或缺,而且未來將繼續在企業中發揮核心作用。調查顯示,合規性(64%)、更有效地使用數據(54%),以及與業務相關的內部和外部數據的不斷增加(54%)是企業制定數據治理計劃的主要驅動因素。
                     
                    企業如果缺乏有效的數據治理策略,最直接的,將產生大量的“劣質”數據,這些數據的存在可能會帶來更大的風險,更高的管理成本,更低的工作效率等等。甚至于,在數據分析如此盛行的當下,劣質數據將對企業決策產生消極的影響——錯誤的數據,得到錯誤的結果。
                     
                    制定良好的數據治理計劃,所帶來的優勢是非常顯著的,主要有:
                     
                    ●企業將獲得更干凈、質量更高的數據,為進一步的數據活動打好基礎
                     
                    ●標準化的數據資產管理方法、流程和策略,將有效提高數據運營效率
                     
                    ●使數據更容易與業務建立緊密連系,推動數據資產的變現
                     
                    ●提高數據安全性,保證合規性
                     
                    總體來說,數據治理能夠帶來的好處就在于,更高效地幫助企業將數據價值轉化成實際的業務價值。
                     
                    數據“井噴”仍在進行,機器學習、AI等這類十分依賴數據質量的技術持續火熱,全球數字化轉型浪潮也在全面推進,由此可見,數據治理未來將繼續在組織的數字戰略計劃中占有重要地位。
                     
                    大數據時代,數據治理面臨新的困境
                     
                    數據治理并不是一個新詞,最初企業中的數據治理是相對簡單的。幾乎所有被治理的數據,都是在企業內部的事務處理系統中生成,與現在相比,數據量較低,數據類型、IT環境也比較單一。隨著IT技術的整體發展,特別是大數據時代的到來,數據治理的“擔子”變得越來越重。
                     
                    IT應用類型、數據源、數據分析方法不斷增加,數據治理進入了一個新的變革和發展階段。面向大數據的數據治理,應該具有更高的能動性,需要跟上更快的IT環境變化速度,做出積極的反應。可以說,在新的發展階段,數據治理的各項要求將變得更加具有挑戰性。
                     
                    大數據治理必須跟蹤跨多個平臺的數據訪問和使用情況,并減輕數據使用不當造成的風險。在大數據環境中,驗證數據源并確保數據質量和數據完整性成為一個巨大的挑戰;此外,海量數據的存儲、如何最大化數據處理效率、保證數據可靠性與安全性也更具難度。
                    (來源:產業氣象站)


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